Data Engineer Azure Databricks - ETL Automation Specialist
At a glance
Mid-level Data Engineering role at DaCodes. Remote, Mexico · temporary.
Pay not stated Data Engineering salary
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build and maintain ETL workflows in Azure Data Factory and Databricks, covering ingestion, transformation and validation
- Set up pipelines to bring in and process CSV, TXT, Excel and other data sources
- Schedule Databricks jobs and workflows, then monitor runs and troubleshoot pipeline issues
- Use SQL and Databricks technologies to transform data while protecting its quality and consistency
- Work with technical teams and stakeholders to shape integration needs and improve data processes
What you bring
- At least five years in data engineering, ETL development or data integration
- Hands-on experience building end-to-end ETL solutions with Azure Data Factory and Databricks
- Advanced SQL, plus Python and PySpark for data processing and automation
- Experience integrating structured files such as CSV, TXT and Excel
Who this fits
This temporary, remote role suits a mid-level or senior data engineer who can join a project quickly and work independently on Azure data workflows. The position is open to candidates in LATAM, with work hours aligned to the assigned project team.
From the employer
¡Trabaja en DaCodes!
Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto.
Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes.
En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube.
Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales.
¿Te interesa?
Estamos buscando un(a) Azure Data Engineer con experiencia en Databricks y Azure Data Factory para integrarse a un proyecto de corta duración enfocado en la automatización y optimización de procesos de integración de datos.
Buscamos una persona con capacidad de ejecución, que pueda incorporarse rápidamente a un entorno productivo y contribuir en la construcción, automatización y mejora de procesos ETL dentro del ecosistema Azure. El perfil ideal cuenta con experiencia práctica desarrollando pipelines de datos, procesando archivos estructurados y automatizando flujos mediante Azure Data Factory y Databricks.
Esta posición está orientada a profesionales que disfrutan resolver retos relacionados con integración de datos, automatización operativa y procesamiento eficiente de información, colaborando con equipos técnicos y de negocio para garantizar la calidad y disponibilidad de los datos.
Requirements
Requerimientos
Principales responsabilidades
- Diseñar, desarrollar y mantener procesos ETL utilizando Azure Data Factory y Databricks.
- Implementar pipelines de integración de datos para la ingesta y procesamiento de archivos CSV, TXT, Excel y otras fuentes de información.
- Automatizar procesos de carga, transformación y validación de datos.
- Configurar y administrar Jobs y Workflows en Databricks para la ejecución programada de procesos.
- Desarrollar transformaciones de datos utilizando SQL y tecnologías del ecosistema Databricks.
- Monitorear, diagnosticar y resolver incidencias relacionadas con pipelines y procesos ETL.
- Garantizar la calidad, consistencia e integridad de los datos procesados.
- Colaborar con equipos técnicos y stakeholders para entender requerimientos de integración y automatización.
- Participar en actividades de optimización y mejora continua de procesos de datos.
Perfil deseado
Experiencia
- 5+ años de experiencia en roles de Data Engineering, ETL Development o Data Integration.
- Experiencia comprobable trabajando con Azure Data Factory.
- Experiencia práctica desarrollando soluciones con Databricks.
- Experiencia implementando procesos ETL de extremo a extremo.
- Experiencia procesando e integrando archivos estructurados y fuentes de datos diversas.
Conocimientos técnicos
Indispensables
- Azure Data Factory (ADF).
- Azure Databricks.
- SQL avanzado.
- Desarrollo y automatización de procesos ETL.
- Diseño y mantenimiento de pipelines de datos.
- Integración y procesamiento de archivos CSV, TXT y Excel.
- Troubleshooting y monitoreo de procesos de datos.
- Python.
- PySpark.
Deseables
- Azure Data Lake Storage (ADLS).
- Azure Blob Storage.
- Git.
- Optimización de procesos de transformación de datos.
Habilidades blandas
- Capacidad de análisis y resolución de problemas.
- Autonomía y orientación a resultados.
- Comunicación efectiva.
- Atención al detalle.
- Proactividad.
- Capacidad para integrarse rápidamente a proyectos en ejecución.
- Organización y gestión eficiente de prioridades.
Requisitos adicionales
- Modalidad: Remota.
- Ubicación: LATAM.
- Nivel: Semi Senior o Senior.
- Disponibilidad para integrarse a un proyecto de ejecución rápida.
- Experiencia previa trabajando en entornos cloud basados en Microsoft Azure
Benefits
Rango salarial 35 a 40k netos (México) // 1800 USD Por mes. (LATAM)
----------------------------------------------------------------------------------------
🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.
🏡 Trabajo remoto/Home office.
⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
📅 Trabajo de lunes a viernes.
🌎 Equipos de trabajo multiculturales.
🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.
🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.
Data Engineering work from LinkedIn, X, Reddit and Upwork, in one list.
Each morning you get everything that fits, strongest first.
Data EngineeringRemote
Find me workBy the team behind dataroles.