? Ubicación: Argentina | Puede ser 100% remoto ?
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 Sto

📌 Data Engineer Azure Data Factory (Buenos Aires)
🏢 Talent Connect
📍 Buenos Aires