Data Engineer Azure Databricks – Especialista ETL
DaCodes · Mexico City
Descripcion del puesto
Acerca del puesto
DaCodes, firma de software y transformación digital con casi 300 profesionales, busca un(a) Data Engineer con experiencia en Databricks y Azure Data Factory para un proyecto de corta duración enfocado en la automatización y optimización de procesos de integración de datos. La posición es remota, con modalidad semi-senior o senior, y se integra a un proyecto de ejecución rápida.
Responsabilidades principales
- Diseñar, desarrollar y mantener procesos ETL con Azure Data Factory y Databricks.
- Implementar pipelines de integración de datos para la ingesta y procesamiento de archivos CSV, TXT, Excel y otras fuentes.
- Automatizar la carga, transformación y validación de datos.
- Configurar y administrar Jobs y Workflows en Databricks para ejecuciones programadas.
- Desarrollar transformaciones de datos con SQL y tecnologías de Databricks.
- Monitorear, diagnosticar y resolver incidencias de pipelines y procesos ETL.
- Garantizar la calidad, consistencia e integridad de los datos y colaborar con equipos técnicos y stakeholders.
Perfil requerido
- 5+ años de experiencia en Data Engineering, ETL Development o Data Integration.
- Experiencia comprobable con Azure Data Factory, Databricks y procesos ETL de extremo a extremo.
- Experiencia integrando archivos estructurados y fuentes de datos diversas.
- Disponibilidad para integrarse rápidamente a un proyecto en ejecución.
Habilidades requeridas
- Indispensables: Azure Data Factory, Azure Databricks, SQL avanzado, ETL, CSV/TXT/Excel, troubleshooting de datos, Python y PySpark.
- Deseables: Azure Data Lake Storage, Azure Blob Storage, Git y optimización de procesos de transformación.
Lo que ofrecemos
- Rango salarial de 35 a 40k netos (México) o 1800 USD por mes (LATAM).
- Trabajo remoto y horario ajustado a la célula de trabajo, de lunes a viernes.
- Integración a marcas globales y startups, equipos multiculturales y oportunidades dentro de las líneas de negocio.
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