¿Qué hace la compañía? Startup perteneciente a un reconocido Laboratorio de fármacos. Desde 1997, brindan acceso a actualizaciones científicas y educación médica a través de su Campus Virtual para profesionales de la salud. Plataforma líder en formación médica en español y portugués. ¿Qué necesitás para ser parte del equipo? A nivel personal: Comunicación clara y capacidad de colaborar con equipos técnicos y no técnicos. Proactividad, autonomía y compromiso con la mejora continua. Documentación clara y conocimiento compartido. Fundamento humanístico y cultural. Democratización del conocimiento. Diversidad. Innovación. Confianza. Compromiso. Calidad. A nivel técnico: 5 años de experiencia en roles de Data Engineering en entornos cloud (AWS) \| Excluyente Visión integral del ciclo de vida del dato: ingesta, transformación, disponibilidad y monitoreo. Dominio avanzado de AWS: Glue (Jobs y Catalog), S3, Athena, Lambda, IAM. \| Excluyente Experiencia en integración de datos desde múltiples fuentes (APIs, bases de datos, archivos). Programación en Python para pipelines y automatización de procesos. \| Excluyente Conocimiento avanzado en SQL y bases de datos como PostgreSQL, MariaDB, MongoDB. Gestión de infraestructura como código con Terraform. Control de versiones y CI/CD con Git, GitHub/GitLab. Conocimiento en seguridad y gobernanza de datos (roles, auditoría, control de acceso). Experiencia en operación de pipelines en producción con monitoreo y alertas. Manejo de formatos de almacenamiento optimizado como Parquet. Conocimientos deseables Deseables: Experiencia en Microsoft Fabric, Azure Synapse, One Lake y Azure Data Factory. Familiaridad con arquitecturas Medallion y formatos Delta o Iceberg. Uso de herramientas como Airflow, Step Functions o AWS Event Bridge para orquestación. Conocimiento en DBT para transformación de datos en SQL modular. Experiencia con PySpark y manejo de grandes volúmenes de datos. Conocimiento en herramientas de monitoreo como CloudWatch o similares. ¿Qué vas a hacer? Como Data Engineer Sr: Diseñar y mantener arquitecturas de Data Lake, LakeHouse y DataWarehouse sobre servicios de AWS. Desarrollar y optimizar pipelines ETL/ELT serverless utilizando Python, AWS Glue, Lambda y Step Functions. Gestionar metadatos y gobernanza de datos con AWS Glue Catalog, asegurando trazabilidad y descubribilidad. Integrar datos desde APIs externas, bases de datos (PostgreSQL, MariaDB, MongoDB) y archivos en S3\. Definir y aplicar estrategias de calidad, validación y normalización de datos a gran escala. Garantizar el uso eficiente del almacenamiento mediante prácticas FinOps (S3 Glacier, etc.). Aplicar políticas de seguridad, acceso y auditoría sobre la infraestructura y los datos. Documentar y versionar procesos, modelos y flujos de datos con Git, siguiendo buenas prácticas de CI/CD. Aportar criterio técnico para elegir herramientas, diseñar soluciones y mejorar arquitecturas existentes. Colaborar con equipos de Analytics, Producto y Ciencia de Datos para poner el dato en acción. Promover una cultura técnica sólida y colaborativa compartiendo buenas prácticas con otras áreas del equipo de datos y tecnología. Participar activamente en sprints y planificación de tareas bajo metodología ágil (Scrum) utilizando herramientas como Jira. ¿Cuál es el desafío de la posición? Como Data Engineer Senior, tu misión será diseñar y operar soluciones de datos modernas, robustas y escalables que impulsen la toma de decisiones estratégicas, la automatización de procesos y el desarrollo de productos basados en Inteligencia de datos. Serás una pieza clave en la evolución de nuestras arquitecturas DataLake, Data Warehouse y LakeHouse, integrando diversas fuentes de datos internas y externas. Trabajarás con tecnologías líderes (AWS, Python, Terraform) y tendrás impacto directo en cómo se construye y consume el dato en la organización. ¿Con quién trabajarás? Formarás parte del área de Data, estando en compañía de perfiles de data governance y serás el Data Engineer principal de la organización, contando con el apoyo de dos analistas tercerizados. ¿Con qué herramientas trabajarás? Las herramientas con las que se trabajará serán: AWS Glue, Lambda y Step Functions, Python, Cloudwatch, Terraform, IAM, S3 y base de datos relacionales y no relacionales. ¿Cuándo y dónde trabajarás? Trabajarás en un esquema full time, 100% remoto y flexible, pero deberás contar con disponibilidad para asistir de forma eventual a capacitaciones o reuniones de equipo en la oficina, que se encuentra en Olivos. ¿Qué ofrecen? Esquema full remoto 1 viernes flex al mes Día libre de cumpleaños Prepaga OSDE Descuentos corporativos en productos y servicios Convenios para cursos y posgrados. 15 días hábiles de vacaciones (21 de corridos) \+ receso fin de año por fiestas. Comedor en planta en caso de asistir Gimnasio/Canchas de Fútbol/Pádel en oficinas que están en Olivos Charter y estacionamiento en caso de asistir Puntos para canjear en Le Pain Quotidien, que se encuentra en la oficina. ¿De qué fases consta el proceso de selección? Tendrás una primera entrevista con nuestra Recruiter, Carla Carrizo, para conocer tus experiencias laborales e intereses. Luego, participarás de reuniones con nuestros cliente: + Una instancia con RRHH para conocer la cultura + Una instancia técnica para conocer los detalles del proyectos + Y por último, una reunión presencial para que puedas conocer el lugar de trabajo.