Senior Power Bi Analytics Engineer (Sql & Cubes)

Fullstack; La Pampa; Remote; ARS 46,362,000 - 92,724,000; Full time

Job summary

Fullstack busca un Data Engineer para unirse a su equipo de datos en Argentina, con posibilidad de 100% remoto. Diseñarás, desarrollarás y operarás pipelines ETL/ELT en Azure para garantizar la ingesta, transformación y disponibilidad de datos para analítica y modelos de negocio.

Trabajarás con Azure Data Factory, Azure Databricks, Spark y PySpark, optimizando almacenamiento en Data Lake Gen2 y Delta Lake, implementando CI/CD y gobernanza. Se valorará RBAC, seguridad y observabilidad.

Qualifications

• Experiencia comprobable como Data Engineer con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Conocimiento profundo de SQL y modelado de datos para analítica.
• Conocimiento práctico de pipelines ETL/ELT y variables de integración de datos.
• Conocimiento práctico de Azure Data Lake Gen2 y formatos Parquet/Delta Lake.
• Experiencia con herramientas de orquestación, monitoreo y CI/CD aplicadas a datos.
• Inglés técnico orientado a lectura de documentación y comunicación.

Responsibilities

• Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos con Azure Data Factory y Azure Databricks.
• Implementar procesos ETL/ELT con Apache Spark y PySpark para procesamiento por lotes y casi real.
• Modelar y optimizar consultas SQL y estructuras de datos para consumo analítico y reporting.
• Gestionar datos en Azure Blob Storage y Azure Data Lake Gen2, definiendo particionamiento y políticas de retención.
• Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables; instrumentar logging, métricas y alertas.
• Colaborar con ciencia de datos, BI y producto para contratos de datos y SLAs.
• Automatizar despliegues y pruebas de pipelines; aplicar control de versiones y CI/CD.
• Garantizar políticas de seguridad y gobernanza de datos (RBAC, Data Catalog, enmascaramiento).
• Documentar arquitecturas y runbooks; transferir conocimiento y participar en on-call si aplica.

Skills

Inglés técnico

Trabajo en equipo

Habilidad analítica

Education

DP-203

Azure Data Engineer Associate

Databricks Certification

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

Apache Spark

PySpark

Delta Lake

Azure Data Lake Gen2

Azure Blob Storage

Airflow

CI/CD pipelines

RBAC

Job description

Ubicación: Argentina | Puede ser 100% remoto

Integrarte a un equipo de datos para diseñar, desarrollar y operar pipelines ETL/ELT en Azure, garantizando la ingesta, transformación y disponibilidad de datos para consumidores de negocio y modelos analíticos. El rol implica responsabilidad técnica en la implementación de soluciones con Azure Data Factory, Azure Databricks y ecosistemas de almacenamiento (Blob Storage, Data Lake) aplicando buenas prácticas de calidad, rendimiento y gobernanza de datos.

Diseñar y desarrollar pipelines de ingestión y transformación de datos utilizando Azure Data Factory y Azure Databricks.

Implementar procesos ETL/ELT con Apache Spark y PySpark para procesamiento por lotes y en tiempo casi real.

Modelar y optimizar consultas SQL y estructuras de datos para consumo analítico y reporting.

Gestionar y organizar datos en Azure Blob Storage y Azure Data Lake (Gen2), definiendo particionamiento, formatos y políticas de retención.

Construir pipelines reproducibles, parametrizables y observables; instrumentar logging, métricas y alertas.

Colaborar con equipos de ciencia de datos, BI y producto para definir contratos de datos, SLAs y requisitos de calidad.

Automatizar despliegues y pruebas de pipelines; aplicar control de versiones y prácticas CI/CD para artefactos de datos.

Garantizar cumplimiento de políticas de seguridad y privacidad en el manejo de datos sensibles.

Documentar arquitecturas, pipelines y runbooks; transferir conocimiento al equipo y participar en on-call rotativo cuando aplique.

Requisitos excluyentes

Experiencia comprobable como Data Engineer (mín. 3 años) trabajando con Azure Data Factory y Azure Databricks.

Dominio de Apache Spark y PySpark para procesamiento distribuido y optimización de jobs.

Sólidos conocimientos de SQL: modelado, tuning y optimización de consultas.

Experiencia en diseño e implementación de pipelines ETL/ELT y en integración de datos.

Conocimiento práctico de Azure Blob Storage y Azure Data Lake (Gen2), incluyendo formatos como Parquet/Delta Lake.

Familiaridad con herramientas de orquestación, monitorización y CI/CD aplicadas a datos.

Inglés técnico: nivel intermedio (lectura de documentación y comunicación con equipos técnicos).

Residir en Argentina.

Experiencia con Delta Lake, optimizaciones de storage y compaction.

Conocimientos en seguridad y gobernanza de datos: RBAC, Data Catalog, políticas de enmascaramiento.

Familiaridad con Python avanzado y librerías de ingeniería de datos (pandas, numpy, airflow o equivalentes).

Experiencia con performance tuning de Spark y troubleshooting de jobs en Databricks.

Certificaciones Azure relacionadas con datos (DP-203, Azure Data Engineer Associate) o Databricks.

Experiencia en entornos cloud a gran escala y en trabajo ágil con equipos multidisciplinarios.