Senior Data Ingestion & Spark Architect — Remote Argentina

Darwoft; Neuquén; Remote; ARS 2,400,000 - 4,200,000; Full time

Job summary

Darwoft busca un Ingeniero/a de datos para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando ingesta y disponibilidad para analítica. Colaborarás con ciencia de datos, BI y producto, definiendo contratos de datos y SLAs.

El rol requiere experiencia con Azure Data Factory, Databricks y Spark, y un dominio sólido de SQL. Se trabajará en entorno remoto con enfoque en gobernanza y rendimiento de datos.

Qualifications

• Experiencia comprobable como Data Engineer (mín. 3 años) con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido.
• Sólidos conocimientos de SQL: modelado, tuning y optimización.
• Experiencia en pipelines ETL/ELT e integración de datos.
• Conocimiento práctico de Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2, formatos Parquet/Delta Lake.
• Familiaridad con herramientas de orquestación y CI/CD para datos.
• Inglés técnico intermedio.
• Residir en Argentina.

Responsibilities

• Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos.
• Implementar procesos ETL/ELT con Spark y PySpark.
• Modelar y optimizar consultas SQL para consumo analítico.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage y Data Lake Gen2.
• Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables; logging y alertas.
• Colaborar con equipos de Data Science, BI y Producto para contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines con CI/CD.
• Cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad.
• Documentar arquitecturas y runbooks; on-call rotativo.

Skills

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

SQL

Python

CI/CD for data

Data governance

Tools

Delta Lake

Parquet

Azure Blob Storage

Azure Data Lake Gen2

Airflow

Job description

Darwoft busca un Ingeniero/a de datos para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando ingesta y disponibilidad para analítica. Colaborarás con ciencia de datos, BI y producto, definiendo contratos de datos y SLAs.

El rol requiere experiencia con Azure Data Factory, Databricks y Spark, y un dominio sólido de SQL. Se trabajará en entorno remoto con enfoque en gobernanza y rendimiento de datos.