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.

En Darwoft desarrollamos software que genera impacto real.





Somos una compañía tecnológica latinoamericana que trabaja junto a empresas de diferentes partes del mundo, creando soluciones digitales innovadoras, escalables y de alto valor.

Nuestra cultura combina excelencia técnica, colaboración, aprendizaje continuo y una fuerte orientación a las personas.

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.

Si te apasiona la tecnología, disfrutás resolver desafíos complejos y querés participar en proyectos donde tu trabajo tenga impacto, nos encantaría conocerte.

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 robusto 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 arquitecturas de recuperación de información como RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Buscamos una persona con una base sólida en ingeniería de datos, experiencia real trabajando con Neo4j y motivación por seguir desarrollándose en Knowledge Graphs, búsqueda semántica y GraphRAG.

¿Qué vas a hacer?

- Modelado de grafos: Diseñar, implementar y mantener modelos de datos en Neo4j, representando entidades, relaciones, jerarquías y estructuras complejas de información.
- Ingeniería de datos: Construir y optimizar pipelines ETL/ELT para ingesta, transformación, validación y actualización de datos estructurados y no estructurados.
- Desarrollo con Cypher: Crear y optimizar consultas complejas para recuperación de información, navegación de relaciones y procesamiento de datos en grafos.
- Implementación de Knowledge Graphs: Transformar taxonomías, ontologías y modelos conceptuales definidos por Data Science en estructuras productivas dentro de Neo4j.
- Integración con IA y RAG:



Participar en la integración de Neo4j con embeddings, búsqueda vectorial y arquitecturas de recuperación semántica.
- Optimización de performance: Mejorar consultas, estrategias de indexación, consistencia de datos y escalabilidad de la base de grafos.
- Integración con Backend: Desarrollar integraciones mediante Python o Node.js para conectar los datos del grafo con aplicaciones, APIs y servicios internos.
- Calidad de datos: Implementar validaciones, controles automatizados y buenas prácticas para garantizar la integridad y confiabilidad de la información.
- Trabajo interdisciplinario: Colaborar con especialistas en Data Science, Inteligencia Artificial y desarrollo de software para evolucionar la arquitectura de datos.

¿Qué buscamos?

- Experiencia: Entre 3 y 5 años de experiencia profesional en Data Engineering, Data Platform Engineering o posiciones similares.
- Neo4j: Experiencia práctica diseñando, implementando y manteniendo soluciones basadas en bases de datos de grafos.
- Cypher: Buen dominio del lenguaje para desarrollar consultas complejas, recorrer relaciones y optimizar operaciones sobre grafos.
- Modelado de datos: Conocimiento de modelos Property Graph, nodos, relaciones, labels, propiedades y buenas prácticas de diseño.
- ETL/ELT: Experiencia desarrollando pipelines de ingesta, transformación e integración de datos.
- Programación: Manejo de Python o Node.js para procesamiento de datos, automatización o integración con servicios.
- Optimización: Conocimiento de índices, constraints, optimización de consultas y performance de bases de datos.
- Arquitectura de datos: Capacidad para transformar requerimientos funcionales y técnicos en modelos de datos escalables y mantenibles.
- Fundamentos de IA: Familiaridad con embeddings, búsqueda semántica, bases vectoriales o conceptos de RAG.
- Autonomía y colaboración: Capacidad analítica, resolución de problemas, documentación técnica y buena comunicación con equipos interdisciplinarios.

Será un plus

- Experiencia con Knowledge Graphs, GraphRAG o arquitecturas de recuperación híbrida.
- Conocimiento de Neo4j APOC, Graph Data Science (GDS) o Neo4j Vector Index.
- Familiaridad con tecnologías semánticas como RDF, OWL, SKOS o SHACL.
- Experiencia integrando Neo4j con LangChain, LlamaIndex u otros frameworks de IA.
- Experiencia con Neo4j AuraDB, despliegues cloud o entornos contenerizados.
- Conocimiento de NLP, extracción de entidades, procesamiento documental o enriquecimiento semántico.
- Familiaridad con Kafka, RabbitMQ o herramientas de procesamiento distribuido.
- Experiencia implementando pruebas automatizadas sobre grafos, validaciones de calidad de datos o herramientas de observabilidad.
- Experiencia previa en proyectos de LegalTech, RegTech, compliance o plataformas de gestión de conocimiento.

¿Qué te ofrecemos en Darwoft?

- 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.

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📌 #11 Senior Data & Ai Platform Engineer (Argentina)
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