Senior Data Engineer

IOL Inversiones; Buenos Aires; Hybrid; BRL 212 - 318; Full time

Benefits offered by this job

Swiss Medical para usted y su familia

Modalidad de trabajo híbrida flexible

Clases de inglés o portugués

Equipamiento para el trabajo en casa

Presupuestos especiales para formación

Licencia por adopción de mascotas

Licencia por maternidad y paternidad extendida

Día de cumpleaños libre

20 días de licencia por estudio al año

Job summary

IOL Inversiones busca un Ingeniero de Datos Senior para unirse a su equipo de Data Management en Buenos Aires. La persona seleccionada será responsable de garantizar que los datos fluyan de manera confiable y de optimizar los pipelines de datos utilizando herramientas como Databricks y Python.

Se requiere experiencia mínima de 4 años en ingeniería de datos y un fuerte dominio de SQL y tecnologías en la nube. Además, se valorarán habilidades en IA/ML y en la integración de modelos de lenguaje.

Qualifications

• Mínimo 4 años trabajando en roles de ingeniería de datos.
• Al menos 2 años de experiencia con Databricks en producción.
• Escritura de código de calidad en Python para procesamiento de datos a escala.
• Dominio de SQL complejo: funciones de ventana, optimización de queries.
• Experiencia en al menos una plataforma cloud en servicios de datos.

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y streaming.
• Implementar y evolucionar la arquitectura Medallion en Databricks.
• Configurar monitoreo y alertas para los pipelines en producción.
• Identificar y resolver cuellos de botella de performance en queries.

Skills

Python

PySpark

Databricks

SQL avanzado

Cloud (Azure, AWS o GCP)

IA/ML

Education

Graduado en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación, Matemática o Estadística

Tools

Delta Lake

Spark

dbt

Kafka

Job description

En IOL InvertirOnline queremos sumar personas para el rol de SR Data Engineer al equipo de Data Management.

Responsibilities

• Tu misión será garantizar que los datos de IOL fluyan de forma confiable desde las fuentes hasta los consumidores (analistas, modelos, dashboards, APIs), con la calidad, trazabilidad y performance que el negocio necesita.
• Diseño y construcción de pipelines: Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de datos batch y streaming sobre Databricks (Delta Lake, Spark Structured Streaming, Delta Live Tables), asegurando idempotencia, resiliencia y trazabilidad.
• Arquitectura Lakehouse: Implementar y evolucionar la arquitectura Medallion (Bronze / Silver / Gold) en Databricks, definiendo estándares de modelado y particionado para las capas del data lake.
• Calidad y gobierno de datos: Implementar controles de calidad (Great Expectations, Delta constraints, pruebas automatizadas) y trabajar con Unity Catalog para asegurar linaje, clasificación y accesos correctos.
• Observabilidad: Configurar monitoreo, alertas y dashboards operativos para los pipelines en producción, garantizando SLAs de disponibilidad de datos.
• Optimización: Identificar y resolver cuellos de botella de performance en queries, pipelines y almacenamiento, aplicando mejores prácticas de Spark y Delta Lake.
• KPIs del área: Definir, implementar y hacer seguimiento de los KPIs del área de Data & Analytics, presentando resultados y tendencias al equipo y a la dirección.
• Habilitación de stakeholders: Construir modelos de datos y estructuras que permitan a analistas y áreas de negocio explorar datos de forma autónoma y segura.
• Mentoría técnica: Acompañar el crecimiento de IOLers con menor seniority mediante code reviews, sesiones de pairing, feedback técnico y transferencia de conocimiento.
• Mejora de procesos: Identificar proactivamente oportunidades de mejora en los procesos del área y liderar su implementación con una visión de largo plazo.

Qualifications

• Formación universitaria: Graduado en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación, Matemática, Estadística o carrera técnica afín. Se considera equivalente una carrera técnica con trayectoria comprobable.
• Experiencia en Data Engineering: Mínimo 4 años trabajando en roles de ingeniería de datos, con responsabilidad sobre pipelines y arquitecturas de datos en producción.
• Databricks en producción: Al menos 2 años de experiencia real con Databricks en entornos productivos — no solo exploración o cursos. Debe poder demostrar proyectos concretos con Delta Lake y Spark.
• Python y PySpark avanzado: Escritura de código de calidad en Python para procesamiento de datos a escala, con manejo sólido de PySpark y pandas.
• SQL avanzado: Dominio de SQL complejo: window functions, optimización de queries, modelado dimensional.
• Cloud (mínimo uno): Experiencia en al menos una plataforma cloud (Azure, AWS o GCP) en servicios de datos y almacenamiento.
• Experiencia en IA/ML: Haber implementado soluciones de machine learning o inteligencia artificial en producción — no solo haber tomado cursos o hecho experimentos locales.

Liderazgo comprobable de proyectos: Haber liderado al menos un proyecto de datos complejo de forma autónoma, o haber mentoreado formalmente a personas con menor experiencia.

Desirable

• Certificaciones de Databricks: Databricks Certified Data Engineer Associate o Professional, ML Associate.
• Experiencia con LLMs en producción: Haber integrado modelos de lenguaje (OpenAI, Azure OpenAI, Llama) en flujos de datos o productos internos usando LangChain, LlamaIndex u orquestadores similares.
• dbt: Uso de dbt para transformaciones, testing y documentación de modelos de datos.
• Streaming de eventos: Experiencia con Kafka, Confluent o Spark Structured Streaming para arquitecturas de datos en tiempo real.

Benefits

• Swiss Medical para usted y su familia.
• Modalidad de trabajo híbrida flexible en nuestras oficinas en Palermo - CABA.
• Clases de inglés o portugués.
• Equipamiento para el trabajo en casa y reintegro por gastos de Internet.
• Presupuestos especiales para formación y desarrollo profesional + acceso a Campus IOL Academy.
• Licencia por adopción de mascotas (1 día).
• Licencia por maternidad y paternidad extendida.
• IOLer Flex: Poder trabajar desde el exterior durante hasta 30 días al año calendario.
• Día de cumpleaños libre.
• 20 días de licencia por estudio al año.
• Día por graduación.
• Regalos para ocasiones especiales.
• Gympass.
• Cuenta bursátil bonificada en www.invertironline.com.