Data Engineer SSR

Data Engineer (Semi-Senior)Modalidad: Híbrido (Buenos Aires) | Seniority: Semi-Senior (3-5 años)Contexto del rolEl Data Engineer trabajará codo a codo con el Arquitecto de Datos sosteniendo los flujosanalíticos actuales sobre SQL Server / SSIS y, en paralelo, construyendo los nuevospipelines en cloud a medida que se vaya definiendo el stack target.El foco está en garantizar las necesidades analíticas actuales del cliente (reporting, OBTsanalíticos y soporte a modelos de churn) y en participar activamente en la evolución haciauna arquitectura moderna.Responsabilidades principales Construir y mantener pipelines de datos (SSIS + Airflow + Python). Migrar y refactorizar paquetes SSIS hacia las nuevas tecnologías cuando arranquela migración. Implementar modelado dimensional (hechos, dimensiones) y OBTs analíticos segúnel caso de uso. Colaborar con Data Science en feature engineering para modelos de churn. Garantizar calidad, testing y documentación de los pipelines. Optimizar performance tanto en el legacy (SQL Server) como en el stack nuevo.Requisitos (must-have) 3-5 años de experiencia en data engineering. SQL Server + SSIS sólidos. SQL avanzado (CTEs, window functions, optimización de queries). Modelado dimensional y entendimiento de OBT. Python aplicado a data (Pandas, scripting, manejo de APIs). Fundamentos de orquestación (Airflow o equivalente). Familiaridad con tecnología lakehouse (Databricks, Delta, Iceberg), al menos a nivelconceptual.Diferenciales / deseables Airflow + Python productivos (no únicamente familiaridad). DBT. AWS básico (S3, Glue, Athena, Redshift). Spark / PySpark. Testing de datos (dbt tests, Great Expectations). Git y CI-CD básico para data. Haber colaborado en pipelines para modelos de churn. Inglés técnico para documentación.Soft skills Curiosidad y orientación al aprendizaje (stack target en definición). Ownership end-to-end del trabajo. Comunicación clara con el arquitecto y con el equipo de Data Science. Atención al detalle y foco en la calidad de los datos