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 prá

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