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.



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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. Este texto se mantiene para fines de ejemplo y organización interna. 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 participativo. Combinamos excelencia técnica con cercanía humana. La Inteligencia Artificial forma parte de nuestra manera de trabajar, innovar y resolver problemas. Buscamos incorporar nuevas tecnologías para construir mejores productos y potenciar las capacidades de nuestros equipos.
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