Overview
In questo ruolo, integrerai il centro di competenza Data Engineering per progettare architetture dati moderne e robuste.
Lavorerai a stretto contatto con Data Scientist e Data Architect per garantire pipeline scalabili e performanti su ambienti Cloud (Azure/AWS/GCP).
Guidando design e gestione di architetture Medallion e Delta Lake, risolverai colli di bottiglia e assicurerai qualità e governance dei dati in contesti Batch e Streaming.
L'opportunità ti permette di operare in progetti internazionali in un contesto di innovazione tecnologica orientato al business, contribuendo significativamente alla trasformazione digitale dei clienti.
Retribuzione / Benefits
RAL tra e
lavoro da remoto (policy aziendale)
trasferte nazionali e internazionali
atmosfera vivace e progetti nazionali/internazionali
opportunità di crescita professionale
Responsabilità
Progettare, sviluppare e implementare pipeline di dati scalabili
Ottimizzare carichi di lavoro in collaborazione con Data Scientist e Data Architect
Guidare design dell'architettura Medallion (Bronze/Silver/Gold) e gestione Delta Lake
Garantire data quality e risoluzione di colli di bottiglia in scenari batch e streaming
Sviluppare pipeline ETL/ELT con Apache Spark (PySpark, Spark SQL, Scala)
Gestire Data Lakehouse con partizionamento e indexing per performance
Implementare Data Governance & Security tramite Unity Catalog
Collaborare con ML e Power BI durante l'esposizione di dataset
Automatizzare workflow con Databricks Jobs, CI/CD e monitoraggio qualità dati
Requisiti fondamentali
Apache Spark
Ecosistema Hadoop
Scala e Python
Almeno 2 anni di esperienza su servizi cloud Microsoft Azure
Esperto in data ingestion sia batch che streaming, focus su performance e qualità del dato
Collaborazione cross-funzionale
Orientamento alla qualità del dato
Problem solving
Apache Spark
Ecosistema Hadoop
Scala
Mostra le tue capacità professionali all'azienda, compila il form e lascia un tocco personale nella lettera di presentazione, aiuterà il recruiter nella scelta del candidato.