Data Scientist En Consultoría It
Pubblicato il 30-08-2026 - Dinova in Bologna
Descrizione azienda Dinova è il luogo in cui la trasformazione digitale si fonde con la passione e l'innovazione. Creiamo ecosistemi unici in cui tecnologie all'avanguardia, talenti eccezionali, dati avanzati e processi dinamici si fondono in una simbiosi perfetta. Se sogni di contribuire a rendere le aziende posti migliori in cui lavorare e vivere, allora potresti essere la persona che stiamo cercando!
Stiamo cercando una figura di Senior Data Governance Expert con una visione tecnica e strategica solida, capace di progettare, configurare e abilitare iniziative di Data Governance all'interno di architetture dati moderne. La persona entrerà a far parte del nostro team di Data & Analytics, operando su progetti complessi sia in ambito privato che nella pubblica amministrazione, con un ruolo chiave nella definizione e nell'implementazione di modelli di governo del dato su Modern Data Platform.
Progettazione e implementazione della Data Governance Definire e implementare framework di Data Governance su piattaforme dati cloud-native e ibride, in linea con le best practice di settore e con i requisiti normativi (es. GDPR, normative PA). Configurare e gestire strumenti di Data Governance come Dataplex, Apache Atlas, Open Metadata. Progettare e mantenere il Data Catalog dei clienti, garantendo qualità, completezza e accuratezza dei metadati.
Implementare e supervisionare processi di Data Lineage end-to-end, dalla sorgente al consumo analitico. Definire e applicare standard di Data Quality e relativi SLA, integrando regole di validazione direttamente nelle pipeline dati. Architettura e Modern Data Platform Contribuire alla progettazione di architetture Data Mesh e Data Fabric, supportando la decentralizzazione dell'ownership del dato nei singoli domini.
Applicare principi di Domain-Driven Design (DDD)
nella modellazione dei data product e nella definizione dei contratti dati tra domini. Collaborare con i team di data engineering per garantire che le pipeline – batch e streaming – rispettino i requisiti di governance sin dalla fase di design (governance by design). Master Data Management e Sicurezza del Dato Progettare e gestire soluzioni di Master Data Management (MDM), garantendo unicità, coerenza e affidabilità delle entità chiave (Customer 360, prodotti, ecc.). Definire e implementare modelli di IAM applicati ai dati: controllo degli accessi basato su ruoli (RBAC), attribute-based access control (ABAC), column/row-level security.
Collaborare con i team di sicurezza dei clienti per garantire la protezione del dato a riposo e in transito, la corretta classificazione e la gestione della data sensitivity. Engagement con il Cliente e Delivery Raccogliere, analizzare e negoziare i requisiti del cliente — lato IT e lato business — traducendoli in proposte architetturali chiare e motivate. Almeno 6–8 anni di esperienza in ambito Data Platform e Data Governance, con un track record comprovato su progetti complessi in ambito privato e/o pubblica amministrazione.
Esperienza diretta nella configurazione operativa degli strumenti di Data Governance, non solo nella consulenza strategica. Padronanza di Python e SQL avanzato. Solida conoscenza di framework di elaborazione distribuita (Apache Spark) e/o Data Warehouse Cloud (Snowflake, Big Query, Databricks).
Esperienza con almeno uno — preferibilmente due — dei principali Cloud Provider (GCP, Azure, AWS) e con i rispettivi servizi di governance e data management.
Padronanza degli strumenti di Data Governance e Data Catalog: Dataplex, Apache Atlas, Open Metadata o equivalenti open source. Solida conoscenza di strumenti e metodologie di MDM e Data Quality. Esperienza nella gestione del Data Lineage a livello tecnico e di business. Conoscenza approfondita di IAM applicato all'ecosistema dati: gestione dei permessi a livello di colonna, riga e dataset; Padronanza delle architetture Data Mesh, Data Fabric e dei principi di Domain-Driven Design.
Conoscenza dei principali pattern di integrazione dati (ELT, event-driven, CDC). Familiarità con strumenti di orchestrazione (Airflow, Dagster) e di data transformation (dbt). Eccellenti capacità di comunicazione con stakeholder tecnici e business, con attitudine al ruolo di trusted advisor. Autonomia su perimetri complessi, spirito d'iniziativa e forte orientamento al risultato. Esperienza nella gestione di clienti strutturati — enterprise e PA — con capacità di negoziazione e gestione delle aspettative.
Attitudine al lavoro in team multidisciplinari e in contesti Agile/Scrum. Certificazioni cloud rilevanti: GCP Professional Data Engineer, Azure Data Engineer, Databricks Certified. Conoscenza dei principali framework normativi applicati al dato (GDPR, CAD per la PA). Esperienza con strumenti di Data Observability (es. Progetti ad alto impatto su clienti enterprise e PA di primo livello. Percorso di crescita strutturato, con piano formativo e supporto alle certificazioni.
Flessibilità operativa in modalità ibrida Tempo indeterminato RAL a partire da ****** Euro e commisurato alle reali expertise e competenze, valutate sulla base di test e colloqui Tecnici Buoni pasto da 8€ #