Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.com.ar/empleo/pxt8q

Ubicación: Argentina | Puede ser 100% remoto MisiónIntegrarte 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.
? ResponsabilidadesDiseñar 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 excluyentesExperiencia 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 puntosExperiencia 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 selecciónRecruiting screen ? Entrevista técnica ? Entrevista con el cliente ? Oferta Grandes BeneficiosEnvía tu solicitud y únete a nosotros para impulsar soluciones de datos robustas y escalables.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.

Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.com.ar/empleo/pxt8q

📌 Data Engineer Azure Data Factory (Adf) - Argentina | 100% Remoto (Buenos Aires)
🏢 Talent Connect
📍 Buenos Aires