Data Engineer / Databricks Engineer
Data Engineer / Databricks Engineer with strong specialization in Databricks to join our Data & AI team. The resource will be involved in the design, development, and optimization of end‐to‐end scalable and reliable data pipelines, with a focus on AI and Generative AI aspects. RESPONSABILITA' PRINCIPALI
Progettare, sviluppare e mantenere pipeline di gestione, trasformazione ed esposizione dati su Databricks
Gestione Pipeline AI e implementazione soluzioni agentiche su Databricks
Ottimizzare performance, costi e affidabilità
Garantire qualità del dato, sicurezza e data governance
Collaborare con team cross‐funzionali (Data Science, BI, IT, Business)
Documentare soluzioni tecniche e contribuire alle best practice di piattaforma
Competenze tecniche richieste (Must Have)
Esperienza comprovata su Databricks
Padronanza di Python
Esperienza con Delta Lake (ACID, schema evolution, time travel)
Conoscenza di concetti e framework ETL / ELT e data modeling
Esperienza in ambienti Cloud (preferibilmente Azure , ma anche AWS o GCP)
Utilizzo di Git e processi di sviluppo collaborativo
Competenze tecniche gradite
Databricks Unity Catalog
Gestione pipeline ML/AI in Python
Conoscenza Databricks Mosaic AI Framework
Competenze Pipeline di processamento dati in Streaming
Integrazione con strumenti BI (es. Power BI )
CI/CD e DevOps per data platform
Certificazioni Databricks o Cloud Provider
Soft Skills
Robusto attitudine al problem solving
Capacità di lavorare in team e di comunicare con stakeholder non tecnici
Autonomia operativa e orientamento ai risultati
Precisione e attenzione alla qualità
Interesse tecnologico, flessibilità e proattività
Requisiti
Laurea STEM / Informatica
Esperienza tipica: 3–5 anni in ambito Data Engineering
Buona conoscenza della lingua inglese (scritta e parlata)
Location
Sede di lavoro: Assago (MI); è richiesta disponibilità a compiere trasferte sul territorio nazionale e internazionale.
Equal Opportunity Statement
Il present
📌 Databricks Engineer (Milano)
🏢 Altro
📍 Milano