Unlock Premium Benefits

Get Immediate Access to 4,053,000 premium jobs

- Direct Access to Top Employers

Gain full access to exclusive job listings from leading companies worldwide.

- Verified, High-Quality Jobs Only

No ads, scams, or junk-just genuine opportunities.

- Focus on Real Opportunities

Explore thousands of open positions tailored to your lifestyle, including flexible remote jobs.

- Exclusive Resume Review

Receive expert feedback with personalized suggestions to enhance your resume.

Continue →

Disclaimer – Lectura obligatoria: Compromiso y dedicación
Este rol requiere dedicación full-time, con prioridad clara sobre los proyectos de Darwoft durante el horario laboral establecido. No es compatible con otros compromisos profesionales full-time. Cualquier actividad cualificado adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

Sobre Darwoft

Darwoft es una software factory que desarrolla soluciones de software a medida y brinda servicios de staff augmentation IT para clientes internacionales, principalmente en Estados Unidos y Latinoamérica. Trabajamos con startups y compañías en crecimiento, construyendo productos digitales de alto impacto.

Nuestra cultura es people-first: priorizamos la calidad técnica, las relaciones de largo plazo y el trabajo colaborativo. Combinamos excelencia técnica con cercanía humana.

Senior Data Engineer (AWS Serverless & Airflow) – Relación de Dependencia – Argentina

Información general

- Ubicación: Argentina
- Tipo de contrato: Relación de dependencia, full-time
- Industria / Proyecto: Plataforma de datos sobre AWS serverless para cliente internacional [industria a confirmar]

Sobre el rol

Buscamos un/a Senior Data Engineer para diseñar, construir y operar una plataforma de datos sobre AWS serverless, orquestada con Apache Airflow y gestionada íntegramente como código.

La posición combina ingeniería de datos, calidad y gobierno de datos. El foco está en pipelines confiables, automatizados y desplegados mediante CI/CD, que permitan al negocio contar con datos consistentes, trazables y disponibles a tiempo, con un uso eficiente de los costos cloud.

Vas a tener autonomía técnica para tomar decisiones de arquitectura, elegir el servicio adecuado para cada caso y definir buenas prácticas sobre toda la plataforma.

Responsabilidades

- Diseñar, construir y operar la plataforma de datos sobre el ecosistema serverless de AWS, eligiendo cada servicio según el caso de uso, el costo y la operabilidad.
- Desarrollar DAGs de Airflow de punta a punta, con foco en idempotencia, reintentos,



SLAs y manejo de fallos.
- Configurar y operar entornos MWAA: dependencias, plugins, escalado de workers y despliegues blue/green.
- Orquestar desde Airflow jobs de Glue, Lambda, ECS y Step Functions, e integrar dbt (vía Cosmos) y dlt.
- Implementar ingesta multi-fuente con dlt y Python: APIs REST y GraphQL, Microsoft Graph, Cost Explorer, SharePoint, bases de datos y archivos.
- Diseñar y mantener el data lake / lakehouse en S3 con Parquet y Apache Iceberg sobre Glue Catalog.
- Modelar datos en Snowflake y dbt por capas, con tests y documentación.
- Desarrollar procesamiento con Spark / PySpark garantizando escrituras idempotentes y particionado eficiente.
- Aprovisionar la infraestructura como código con Terraform y/o AWS CDK / CloudFormation: entornos MWAA, Glue jobs, Lambdas, buckets S3, roles IAM y permisos de Lake Formation.
- Construir y mantener pipelines de GitLab CI/CD con separación de entornos (dev / staging / prod) y despliegues controlados por rama.
- Aplicar seguridad de mínimo privilegio, gobierno de datos con Lake Formation y manejo seguro de secretos.
- Implementar observabilidad con CloudWatch (logs, métricas, alarmas) y testing de DAGs.
- Optimizar costos de la arquitectura serverless aplicando prácticas de FinOps.

Requisitos

Must-Have

- +3 años de experiencia como Data Engineer en entornos cloud productivos.
- AWS serverless (excluyente, nivel avanzado):
- Cómputo: Lambda (layers, concurrencia, timeouts, cold starts, empaquetado con contenedores), Fargate / ECS.
- Procesamiento: Glue (jobs Spark y Python Shell, Data Catalog, crawlers), Athena (particionado, optimización de costos por escaneo), EMR Serverless.
- Orquestación y eventos: Step Functions, EventBridge (reglas y schedulers), SQS, SNS.
- Almacenamiento: S3 (diseño de data lake, lifecycle, eventos), DynamoDB (modelado por patrones de acceso, índices, streams).
- Integración y APIs: API Gateway, AppSync.
- Streaming: Kinesis Data Streams / Firehose, MSK Serverless.
- Seguridad: IAM con mínimo privilegio, Lake Formation, Secrets Manager.
- Observabilidad y costos: CloudWatch, FinOps y Cost Explorer.

- Apache Airflow (excluyente, nivel avanzado):

- Arquitectura interna (scheduler, executor, workers, triggerer,



metadata DB), ciclo de vida de tareas, data intervals, catchup y backfills.
- Operadores, hooks y sensores: providers de AWS, operadores custom y deferrable operators.
- TaskFlow API, XComs, dynamic task mapping, task groups y assets.
- MWAA en producción.
- Testing de DAGs, parametrización por entorno, monitoreo y alertas.

- CI/CD y control de versiones (excluyente):

- Git avanzado: rebase, merge, cherry-pick, resolución de conflictos e historial limpio.
- Estrategias de branching (GitFlow, trunk-based, feature branches) y versionado semántico.
- GitLab: merge requests, code review, protección de ramas, aprobaciones y reglas de merge.
- GitLab CI/CD: stages, jobs, runners, variables y secretos protegidos, artefactos, caché, ambientes y despliegues manuales o automáticos.

- Infraestructura como código:

- Terraform avanzado: módulos reutilizables, variables por entorno e import de recursos existentes.
- AWS CDK y/o CloudFormation: stacks, parámetros, outputs, change sets y drift detection.
- Buenas prácticas: separación de entornos, versionado, revisión del plan antes de aplicar.

- Ingeniería de datos:

- Snowflake: modelado, SQL avanzado y optimización de consultas.
- dbt: modelado por capas, tests, documentación e integración con Cosmos.
- Python para ingesta y automatización (boto3, APIs REST y GraphQL, procesamiento de archivos).
- Spark / PySpark, incluyendo conocimiento de internals.
- Parquet y Apache Iceberg sobre Glue Catalog.
- Ingesta multi-fuente con dlt.

- Agentes: experiencia con Agent Core o conocimiento de arquitecturas de agentes.

Nice-to-Have

- Docker y criterio para decidir dónde correr cargas (ECS vs. workers de Airflow).
- Criterio para elegir entre Glue y EMR como motor de procesamiento.
- Diseño de capas de proyección y consumo sobre DynamoDB para aplicaciones web.
- FinOps de datos: pipelines de costos cloud y análisis de consumo.
- Nociones de Kafka (MSK) y catalogación de topics.

¿Qué ofrecemos en Darwoft?

- Contratación en relación de dependencia, con remuneración en ARS.
- Modalidad de trabajo remota o Mixta.
- Salarios competitivos.
- Vacaciones y licencias según legislación vigente.
- Días personales adicionales por año.
- Acceso a plataformas de capacitación.
- Tarjeta de beneficios y descuentos.
- Welcome kit.
- Programas de reintegros.
- Clases de inglés.
- Programa de referidos.
- Regalo de cumpleaños.
- Healthy Break.
- Celebraciones, aniversarios y actividades de integración.

Explore this and other opportunities at:
www.darwoft.com/careers

📌 1046 - Data Engineer (Python/AWS/Snowflake) · Senior · Remote · ARG (Córdoba)
🏢 Darwoft
📍 Córdoba