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 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.

Experiencia 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.

Grandes Beneficios

- Contrato full-time en relación de dependencia con pago en ARS.
- Trabajo 100% remoto.
- Salario competitivo.
- Licencias legales y vacaciones.
- Días personales adicionales al año.




- Acceso a plataformas de aprendizaje.
- Tarjeta de beneficios y descuentos.
- Welcome kit.
- Programas de reintegros.
- Clases de inglés.
- Programa de referidos.
- Regalo de cumpleaños.
- Healthy Break.
- Celebraciones al estilo Darwoft: aniversarios, fiestas de fin de año, cumpleaños y actividades de integración.

Conocé esta y otras oportunidades en:

1043 - Data Engineer (Neo4j/Cypher/Knowledge Graphs) · Semi-Senior · Remoto · Argentina

Ubicación: Argentina

Modalidad: 100% remoto

Tipo de contratación: Relación de dependencia (full-time)

Industria / Proyecto: LegalTech / Inteligencia Legal y Regulatoria con IA

Zona horaria: Argentina (ART / UTC-3)

Seniority: Semi-Senior (3 a 5 años de experiencia)

Sobre el rol

Estamos buscando un/a Data Engineer Semi-Senior con experiencia práctica en Neo4j, Cypher y modelado de datos en grafos para sumarse a un proyecto innovador de LegalTech enfocado en transformar la manera en que se organiza, conecta y consulta información legal, tributaria, contable y regulatoria.

Vas a participar en el desarrollo y evolución de un Knowledge Graph que permitirá relacionar grandes volúmenes de información, identificar conexiones semánticas y potenciar soluciones de búsqueda inteligente basadas en Inteligencia Artificial.

Esta posición combina Data Engineering, Graph Databases e Inteligencia Artificial, con un resistente enfoque en la construcción de soluciones productivas, escalables y mantenibles.

Trabajarás junto a equipos de Data Science, Backend e IA para transformar modelos conceptuales, taxonomías y ontologías en estructuras de grafos eficientes que alimenten arquit

📌 Senior Data Platform Enginee (Rincón de los Sauces)
🏢 Svitla Systems
📍 Rincón de los Sauces