Postúlate en Kit Empleo: kitempleo.com.ar/empleo/pytk5

Buscamos un/a Ingeniero/a de datos para sumarse a un proyecto de alto impacto dentro del sector seguros, participando activamente en la definición, análisis y evolución según objetivos del negocio.

Qué valoramos en este rol

Buscamos perfiles que puedan:

• Diseñar e implementar ingestas batch/near-real-time desde Oracle (y otras fuentes) utilizando patrones ETL/ELT sobre Azure Fabric.

• Normalizar, particionar y optimizar almacenamiento (formato columnar, particionado temporal, manejo de PII).

• Versionado y data contracts con sistemas origen.

• Definir e implementar reglas de calidad (completitud, unicidad, validez, consistencia, timeliness).

• Automatizar tests de datos y umbrales de aceptación; generar métricas de data fitness y alertas.

• Publicar data products reutilizables (esquemas, contratos, SLAs, documentación de negocio).

• Colaborar con BI/Analytics para asegurar “single source of truth” y performance.

Requisitos:

• Experiencia en Azure Fabric (Lakehouse, pipelines/notebooks, SQL endpoint)



o ecosistema equivalente en Azure y alta capacidad de ramp-up en Fabric.

• Oracle como fuente: extracción incremental (SCN, CDC), manejo de bulk loads, tuning de queries.

• Python para ingestas, transformaciones y tests (PySpark o Fabric/Spark muy valorado).

• Práctica en ETL/ELT moderna (patrones staging, merge/upsert, idempotency).

• Git, CI/CD, pruebas automatizadas, infrastructure as code (deseable Terraform/Bicep).

• Experiencia en seguros/finanzas y KPIs del negocio. (deseable)

Modalidad de trabajo

Híbrido: 1 día presencial (oficinas en CABA) y 4 dias remoto.

¿Qué te espera?

Un entorno vibrante y desafiante, donde las ideas se valoran, la colaboración es parte del día a día, y el crecimiento competente sucede impulsado por desafíos reales. Creemos en el análisis con propósito y en tomar decisiones basadas en datos.

Si crees que esta ocasión es para vos, esperamos tu postulación!.

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📌 Data Engineer Buenos Aires
🏢 Agnostic
📍 Buenos Aires