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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 Ventajas

Envía tu solicitud y únete a nosotros para impulsar soluciones de datos robustas y escalables.

1 - Envía tu CV a través de nuestro portal.

3 - Participa en una entrevista inicial utilizando inteligencia artificial.

Al completar estos pasos estarás más cerca de sumarte a nuestro equipo.

¿Este trabajo es un acierto o un fracaso?

Data Engineer (GCP) – Inglés B2+ (Hibrido - Remoto 100%, Argentina)

Remoto (Argentina) | Proyectos internacionales
Full-time 100% remoto - CABA y Cordoba Hibrido

Sobre el rol

Buscamos un/a Data Engineer con experiencia en Google Cloud Platform (GCP) para sumarse a un equipo que trabaja en proyectos internacionales, principalmente con clientes de Estados Unidos.

El rol estará enfocado en la construcción y mantenimiento de pipelines de datos, colaborando con equipos de analítica y negocio para generar datasets confiables y escalables.

Es una buena oportunidad para trabajar en entornos cloud modernos, participando en proyectos con foco en datos, analítica e innovación.

Desarrollar y mantener pipelines de datos (batch y/o streaming) en GCP

Trabajar con BigQuery para modelado y consulta de datos

Integrar distintas fuentes de información (APIs, bases de datos, archivos, etc.)

Colaborar con equipos de analítica y negocio para entender requerimientos

Asegurar calidad, consistencia y disponibilidad de los datos

Participar en la mejo

📌 Ai Qa Data Engineer (Tandil)
🏢 Outlier
📍 Tandil