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? Misión

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.

✅ Responsabilidades

- 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.

⭐ Suma puntos

- 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.

? Proceso de selección

Recruiting screen → Entrevista técnica → Entrevista con el cliente → Oferta

? Grandes Incentivos

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Para postular:

1 - Envía tu CV a través de nuestro portal.

2 - Completa tu perfil en talentconnect.ai.

3 - Participa en una entrevista inicial utilizando inteligencia artificial.

Al completar estos pasos estarás más cerca de sumarte a nuestro equipo.

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