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Data Engineer Azure Data Factory (ADF) Argentina | 100 remoto

Talent Connect


Job Location:

Buenos Aires - Argentina

Salary: Not provided by the employer
Posted: 23 May 2026 (30+ days ago)
Application Deadline: 20 August 2026
Vacancies: 1 Vacancy
The job posting is outdated and position may be filled

Job Summary

Ubicación: Argentina Puede ser 100% remoto


Misión

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.


Responsabilidades

  • 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.


Suma puntos

  • 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.


Proceso de selección

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Grandes Beneficios


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Para postular:

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