1046 - Data Engineer (Python/AWS/Snowflake) · Senior · Remote · ARG

1801 Haleon Argentina S.A.; Córdoba; Hybrid; COP 2,096,000 - 3,354,000; Full time

Benefits offered by this job

Remuneración en ARS

Trabajo remoto o mixto

Cursos y capacitación

Vacaciones y licencias

Tarjeta de beneficios

Job summary

Darwoft busca un Senior Data Engineer para diseñar, construir y operar una plataforma de datos en AWS serverless, orquestada con Apache Airflow y gestionada como código.

La posición combina ingeniería de datos, calidad y gobierno, con pipelines confiables, automatizados y despliegues CI/CD, para datos consistentes, trazables y disponibles a tiempo, optimizando costos cloud.

La empresa ofrece remoto o mixto, remuneración en ARS y oportunidades de desarrollo profesional en un entorno colaborativo.

Qualifications

• Más de 3 años de experiencia como Data Engineer en entornos cloud productivos.
• AWS serverless (excluyente, nivel avanzado): Lambda, Fargate / ECS.
• Procesamiento: Glue (Spark y Python Shell), Athena, EMR Serverless.
• Orquestación y eventos: Step Functions, EventBridge, SQS, SNS.
• Modelado y gobernanza de datos en Lake Formation, Snowflake y dbt.
• Ingesta multi-fuente con dlt y Python.

Responsibilities

• Diseñar y operar plataforma de datos sobre AWS serverless con Airflow.
• Desarrollar DAGs de Airflow con foco en idempotencia y SLAs.
• Configurar MWAA y despliegues blue/green.
• Orquestar workflows con Glue, Lambda, ECS y Step Functions.
• Ingesta multi-fuente con APIs REST/GraphQL, SharePoint, Cost Explorer.

Skills

Data engineering

Cloud computing

Airflow

SQL avanzado

Python

GitLab CI/CD

Terraform

Snowflake

Tools

AWS

Airflow

Snowflake

dbt

Terraform

AWS CDK

CloudFormation

GitLab CI/CD

Kinesis

Lambda

S3

Glue

Cosmos

Job description

Disclaimer – Lectura obligatoria: Compromiso y dedicación
Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Sobre Darwoft

Darwoft es una software factory que desarrolla soluciones de software a medida y brinda servicios de staff augmentation IT para clientes internacionales, principalmente en Estados Unidos y Latinoamérica. Trabajamos con startups y compañías en crecimiento, construyendo productos digitales de alto impacto.

Nuestra cultura es people-first: priorizamos la calidad técnica, las relaciones de largo plazo y el trabajo colaborativo. Combinamos excelencia técnica con cercanía humana.

Senior Data Engineer (AWS Serverless & Airflow) – Relación de Dependencia – Argentina

Información general Ubicación: Argentina Tipo de contrato: Relación de dependencia, full-time Industria / Proyecto: Plataforma de datos sobre AWS serverless para cliente internacional (industria a confirmar)

Sobre el rol

Buscamos un/a Senior Data Engineer para diseñar, construir y operar una plataforma de datos sobre AWS serverless, orquestada con Apache Airflow y gestionada íntegramente como código.

La posición combina ingeniería de datos, calidad y gobierno de datos. El foco está en pipelines confiables, automatizados y desplegados mediante CI/CD, que permitan al negocio contar con datos consistentes, trazables y disponibles a tiempo, con un uso eficiente de los costos cloud.

Vas a tener autonomía técnica para tomar decisiones de arquitectura, elegir el servicio adecuado para cada caso y definir buenas prácticas sobre toda la plataforma.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y operar la plataforma de datos sobre el ecosistema serverless de AWS, eligiendo cada servicio según el caso de uso, el costo y la operabilidad.
• Desarrollar DAGs de Airflow de punta a punta, con foco en idempotencia, reintentos, SLAs y manejo de fallos.
• Configurar y operar entornos MWAA: dependencias, plugins, escalado de workers y despliegues blue/green.
• Orquestar desde Airflow jobs de Glue, Lambda, ECS y Step Functions, e integrar dbt (vía Cosmos) y dlt.
• Implementar ingesta multi-fuente con dlt y Python: APIs REST y GraphQL, Microsoft Graph, Cost Explorer, SharePoint, bases de datos y archivos.
• Diseñar y mantener el data lake / lakehouse en S3 con Parquet y Apache Iceberg sobre Glue Catalog.
• Modelar datos en Snowflake y dbt por capas, con tests y documentación.
• Desarrollar procesamiento con Spark / PySpark garantizando escrituras idempotentes y particionado eficiente.
• Aprovisionar la infraestructura como código con Terraform y/o AWS CDK / CloudFormation: entornos MWAA, Glue jobs, Lambdas, buckets S3, roles IAM y permisos de Lake Formation.
• Construir y mantener pipelines de GitLab CI/CD con separación de entornos (dev / staging / prod) y despliegues controlados por rama.
• Aplicar seguridad de mínimo privilegio, gobierno de datos con Lake Formation y manejo seguro de secretos.
• Implementar observabilidad con CloudWatch (logs, métricas, alarmas) y testing de DAGs.
• Optimizar costos de la arquitectura serverless aplicando prácticas de FinOps.

Requisitos

Must-Have

• +3 años de experiencia como Data Engineer en entornos cloud productivos.
• AWS serverless (excluyente, nivel avanzado): Cómputo: Lambda (layers, concurrencia, timeouts, cold starts, empaquetado con contenedores), Fargate / ECS.
• Procesamiento: Glue (jobs Spark y Python Shell, Data Catalog, crawlers), Athena (particionado, optimización de costos por escaneo), EMR Serverless.
• Orquestación y eventos: Step Functions, EventBridge (reglas y schedulers), SQS, SNS.
• Almacenamiento: S3 (diseño de data lake, lifecycle, eventos), DynamoDB (modelado por patrones de acceso, índices, streams).
• Integración y APIs: API Gateway, AppSync.
• Streaming: Kinesis Data Streams / Firehose, MSK Serverless.
• Seguridad: IAM con mínimo privilegio, Lake Formation, Secrets Manager.
• Observabilidad y costos: CloudWatch, FinOps y Cost Explorer.
• Apache Airflow (excluyente, nivel avanzado): Arquitectura interna (scheduler, executor, workers, triggerer, metadata DB), ciclo de vida de tareas, data intervals, catchup y backfills.
• Operadores, hooks y sensores: providers de AWS, operadores custom y deferrable operators.
• TaskFlow API, XComs, dynamic task mapping, task groups y assets.
• MWAA en producción.
• Testing de DAGs, parametrización por entorno, monitoreo y alertas.
• CI/CD y control de versiones (excluyente): Git avanzado: rebase, merge, cherry‑pick, resolución de conflictos e historial limpio.
• Estrategias de branching (GitFlow, trunk‑based, feature branches) y versionado semántico.
• GitLab: merge requests, code review, protección de ramas, aprobaciones y reglas de merge.
• GitLab CI/CD: stages, jobs, runners, variables y secretos protegidos, artefactos, caché, ambientes y despliegues manuales o automáticos.
• Infraestructura como código: Terraform avanzado: módulos reutilizables, variables por entorno e import de recursos existentes.
• AWS CDK y/o CloudFormation: stacks, parámetros, outputs, change sets y drift detection.
• Buenas prácticas: separación de entornos, versionado, revisión del plan antes de aplicar.
• Ingeniería de datos: Snowflake: modelado, SQL avanzado y optimización de consultas.
• dbt: modelado por capas, tests, documentación e integración con Cosmos.
• Python para ingesta y automatización (boto3, APIs REST y GraphQL, procesamiento de archivos).
• Spark / PySpark, incluyendo conocimiento de internals.
• Parquet y Apache Iceberg sobre Glue Catalog.
• Ingesta multi‑fuente con dlt.
• Agentes: experiencia con Agent Core o conocimiento de arquitecturas de agentes.

Nice-to-Have

• Docker y criterio para decidir dónde correr cargas (ECS vs. workers de Airflow).
• Criterio para elegir entre Glue y EMR como motor de procesamiento.
• Diseño de capas de proyección y consumo sobre DynamoDB para aplicaciones web.
• FinOps de datos: pipelines de costos cloud y análisis de consumo.
• Nociones de Kafka (MSK) y catalogación de topics.

¿Qué ofrecemos en Darwoft?

Contratación en relación de dependencia, con remuneración en ARS. Modalidad de trabajo remota o Mixta. Salarios competitivos. Vacaciones y licencias según legislación vigente. Días personales adicionales por año. Acceso a plataformas de capacitación. Tarjeta de beneficios y descuentos. Welcome kit. Programas de reintegros. Clases de inglés. Programa de referidos. Regalo de cumpleaños. Healthy Break. Celebraciones, aniversarios y actividades de integración.

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