Overview
In questa posizione sarai responsabile della progettazione e sviluppo di soluzioni dati su piattaforme moderne, contribuendo alla realizzazione di architetture distribuite e pipeline di integrazione dati. Lavorerai in una community tecnologica per modernizzare lo stack dati aziendale, collaborando con stakeholder interni e tecnologie all’avanguardia. Il ruolo offre l’opportunità di influenzare la qualità dei dati e le prestazioni dei processi, con un focus sull’innovazione e la crescita competente. Potrai contribuire a progetti di modernizzazione di data platform in contesto ibrido, migliorando l’efficienza e l’impatto aziendale.
Retribuzione / Benefits
- Ticket Restaurant
Responsabilità
- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per dati eterogenei
- Realizzare architetture dati distribuite (on-premise, cloud o ibride) using Hadoop e Spark
- Implementare e gestire soluzioni su modern data platform, in particolare Microsoft Fabric e/o Databricks
- Progettare modelli dati secondo logiche Data Warehouse/Data Lake/Lakehouse con Medallion Architecture
- Presidiare performance tuning,
controllo qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione
Requisiti fondamentali
- Esperienza 2-3 anni in Data Engineering
- Laurea pertinente
- Esperienza con modern data platform, preferibilmente Microsoft Fabric e/o Databricks
- Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse)
- Conoscenza Python e PySpark
- Esperienza pipeline ETL/ELT e integrazione dati eterogenei
- Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e concetti di cloud architecture
- Plus: familiarità con performance tuning, qualità del dato, OneLake & Shortcuts, Delta Lake & Parquet, Medallion Architecture, CI/CD e GitLab, Power BI (DAX, modelli semantici)
- Curiosità e propensione all’aggiornamento continuo
- Approccio analitico e attenzione al dettaglio
- Lavoro di squadra e confronto con stakeholder tecnici e di business
- SQL avanzato
- Python e PySpark
- ETL/ELT design e data integration
📌 Data Engineer | Databricks | Milano (Pavia)
🏢 Lutech
📍 Pavia