Stiamo cercando per un nostro progetto una risorsa con le seguenti esperienze: Progettare e sviluppare pipeline dati (ETL/ELT) in Python e PySpark su Databricks. Gestire l'architettura dei dati secondo il modello Lakehouse / Medallion (Bronze, Silver, Gold) con Delta Lake. Scrivere query e trasformazioni in SQL e Spark SQL.

Orchestrare i flussi con Databricks Workflows e/o strumenti come Azure Data Factory o Airflow. Collaborare con analisti e team BI (es. Power BI) per rendere i dati pronti all'uso. 2 anni di esperienza come Data Engineer o sviluppatore Python in ambito dati.

Ottima conoscenza di Python (pandas, PySpark) e SQL. Esperienza concreta su Databricks e Apache Spark. Conoscenza di Delta Lake e dei concetti di data lake e data warehouse.

Esperienza con almeno un cloud: Azure (preferibile), AWS o GCP.



Uso di Git e buone pratiche di sviluppo (code review, test, CI/CD). Italiano fluente e inglese tecnico.

Certificazione Databricks Data Engineer

Associate / Professional. Esperienza con Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Synapse. Conoscenza di dbt, Airflow o Terraform. Esperienza con MLflow o progetti di machine learning e AI. Esperienza con streaming dati (Structured Streaming, Kafka, Event Hubs).

Non verrano valutati CV dai quali non si evinca l'esperienza con PySpark su DataBricks Sede di lavoro: Ibrido/da remoto (Milano, Lombardia) Python (pandas, PySpark) e SQL. Progettare e sviluppare pipeline dati (ETL/ELT) in Python e PySpark su Databricks.

📌 Developer Python e PySpark su Databricks (Milano)
🏢 LC-Service
📍 Milano