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Architetto dei dati

Pubblicato il 17-08-2026 - agap2 Italia in Piemonte

AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy.
Siamo alla ricerca di 1 Data Architect altamente qualificato, con una forte esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni di data engineering e analytics su piattaforma Databricks. La figura sarà responsabile della definizione dell’architettura dati, lavorando a stretto contatto con team tecnici e stakeholder di business per trasformare i requisiti in soluzioni scalabili, performanti e sicure. Il ruolo richiede una visione strategica, un approccio hands‑on e una profonda conoscenza delle moderne architetture dati in ambienti cloud.
Responsabilità:
- Progettare e implementare architetture dati scalabili utilizzando Databricks.
- Definire best practice e standard per lo sviluppo di pipeline dati (ETL/ELT).
- Collaborare con data engineer, data scientist e team IT per garantire l’integrazione e l’ottimizzazione delle soluzioni.
- Guidare la migrazione di sistemi legacy verso piattaforme moderne basate su cloud.




- Ottimizzare performance e costi delle soluzioni Databricks.
- Garantire la qualità, sicurezza e governance dei dati.
- Supportare i team nello sviluppo e troubleshooting di pipeline e workflow.
- Monitorare e migliorare continuamente l’architettura dati in base alle esigenze aziendali.
- Esperienza comprovata come Data Architect o in ruoli simili su Databricks.
- Conoscenza approfondita di Databricks, Apache Spark e linguaggi come Python, Scala o SQL.
- Esperienza con piattaforme cloud (AWS, Azure o Google Cloud).
- Familiarità con strumenti di data ingestion, data modeling e data governance.
- Esperienza nella progettazione di Data Lake e Data Lakehouse.
- Laurea in Informatica, Ingegneria o discipline affini (o esperienza equivalente).

AGAP2 è un equal opportunities employer: crediamo che tutte le forme di diversità siano fonte di arricchimento reciproco. Ci impegniamo a garantire un contesto di lavoro inclusivo, nel quale ogni singola risorsa

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