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Ubicación: Argentina | Puede ser 100% remoto
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.
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 añ

📌 Lead Database (Neuquén)
🏢 Zeo Consulting
📍 Neuquén