Data Engineer
Pubblicato il 25-08-2026 - PTE Consulting in Italia
PTE consulting è una società di consulenza aziendale che accompagna i propri clienti nel loro percorso di Digital Transformation, sviluppando soluzioni di business e sistemi IT per migliorare i processi aziendali nelle aree AFC, Treasury, Supply Chain e Data Intelligence.
Lavoriamo con importanti clienti internazionali guidandoli nell'innovazione dei processi aziendali, progettando nuove soluzioni che consentano di gestire le prossime sfide tecnologiche e raggiungere il successo.
Per il potenziamento della nostra area di competenza Data & Analytics siamo alla ricerca di Data Engineer con almeno 3 anni di esperienza nella progettazione e sviluppo di soluzioni dati in contesto Databricks .
La risorsa sarà coinvolta in progetti per clienti internazionali – operanti principalmente nel settore industriale – e lavorerà all’interno di team strutturati, occupandosi di attività progettuali legate alla gestione, trasformazione e valorizzazione dei dati.
In particolare, si occuperà di:
- progettazione, sviluppo e manutenzione pipeline dati;
- integrazione,
trasformazione e modellazione dei dati provenienti da diverse sorgenti;
- sviluppo di soluzioni in ambiente Databricks;
- utilizzo di linguaggi e strumenti per il trattamento dei dati, come Python, SQL e Spark;
- supporto alla definizione di architetture dati scalabili e performanti;
- analisi della qualità del dato e implementazione di controlli di consistenza;
- collaborazione con team funzionali e tecnici per tradurre le esigenze di business in soluzioni data‑driven;
- redazione di documentazione tecnica e supporto alle fasi di rilascio.
La ricerca è rivolta a profili professionali con esperienza in ambito Data Engineering, maturata su progetti di implementazione, evoluzione o manutenzione di soluzioni dati.
La candidatura ideale ha sviluppato una buona conoscenza della piattaforma Databricks, dei processi di data integration e data transformation, nonché competenze nell’utilizzo di Python, SQL e Apache Spark.
È richiest