Data Engineer (Italia)

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07 ott
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ADENTIS Italia
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Italia

07 ott

ADENTIS Italia

Italia

CHI SIAMO
ADENTIS Italia è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy.
Presente in 12 paesi europei con oltre 8.500 dipendenti, abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.

Posizione: Data Engineer
Modalità: Full Remote

Descrizione del ruolo
Siamo alla ricerca di un/una Data Engineer con competenze solide nella progettazione e nello sviluppo di pipeline dati e nell'ecosistema Databricks e Lakehouse.
La risorsa si occuperà di progettare, sviluppare e mantenere pipeline di dati affidabili, scalabili e di qualità, lavorando sia su processi batch sia su processi streaming.
Il ruolo prevede un coinvolgimento diretto nello sviluppo e nell'amministrazione della piattaforma Databricks, nell'ottimizzazione delle performance,



nel monitoraggio della qualità dei dati e nell'adozione di buone pratiche CI/CD per le piattaforme dati.

Responsabilità
• Progettare e implementare processi ETL/ELT.
• Sviluppare e orchestrare pipeline di dati in modalità batch e streaming.
• Sviluppare soluzioni in Python (PySpark, Pandas) per l'elaborazione dei dati.
• Scrivere e ottimizzare query SQL avanzate, curando data modeling e performance tuning.
• Lavorare sulla piattaforma Databricks, sia in sviluppo sia in amministrazione.
• Sviluppare con Apache Spark (PySpark e Spark SQL) e Delta Lake.
• Gestire governance e accessi ai dati con Unity Catalog.
• Realizzare pipeline con Delta Live Tables (DLT), Databricks Workflows e Auto Loader.
• Implementare framework di data validation e attività di monitoraggio della qualità dei dati e di riconciliazione.
• Applicare pratiche di CI/CD alle piattaforme dati.
• Utilizzare Git per

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