1046 Data Engineer Senior Remote ARG

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 profesional adicional deberá ser informada previamente y no deberá interferir con las responsabilidades del rol.

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.

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

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.

• 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.

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.
  

• 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.

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