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: Legal Tech / Inteligencia Legal y Regulatoria con IAZona 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 Legal Tech 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 fuerte 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 competente 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
Lang Chain, Llama Index
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
Legal Tech, Reg Tech, 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. Conocé esta y otras oportunidades en:¿Este trabajo es un acierto o un fracaso?
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