ppCerved è la tech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supporta la crescita sostenibile, la gestione del rischio e la trasformazione digitale di imprese e istituzioni.
/p pCon Cerved Rating Agency, elaboriamo valutazioni sul merito di credito, rating ESG e analisi sulle emissioni di debito.
/p pDal **** Cerved è parte di ION Group, uno dei più grandi operatori FinTech internazionali.
/p pPer potenziare il Team Data Architecture, siamo alla ricerca di un profilo di Senior Data Architect che avrà la responsabilità di progettare e governare l'architettura dati aziendale, contribuendo alla costruzione di una piattaforma dati moderna, scalabile e orientata al dato come asset strategico.
/p h3Principali responsabilità /h3 ul liProgettare e mantenere l'architettura della piattaforma dati (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) su AWS e Databricks; /li liDefinire standard, best practice e linee guida architetturali per la gestione e la governance del dato (data modeling, data lineage, data quality, data catalog); /li liDisegnare e supervisionare pipeline di ingestione, trasformazione e distribuzione dei dati utilizzando Apache Spark, Databricks e servizi AWS; /li liGuidare la scelta delle tecnologie e dei pattern architetturali (batch, streaming, lambda/kappa architecture, medallion architecture) in base ai requisiti di business; /li liSviluppare componenti e prototipi in Java e Python per validare soluzioni architetturali e accelerare l'adozione di nuovi pattern; /li liCollaborare con i team di Data Engineering, Data Science, BI e Product per garantire coerenza architetturale e qualità dei dati end-to-end; /li liPresidiare aspetti di sicurezza, compliance e data governance (GDPR, controllo degli accessi, cifratura, auditing)

all'interno della piattaforma dati; /li liValutare e introdurre nuove tecnologie e framework del panorama dati (Apache Iceberg, Delta Lake, dbt, Apache Kafka, Flink) in ottica di miglioramento continuo; /li liCollaborare con i team di Data Science e AI/ML per progettare infrastrutture dati a supporto di modelli di Machine Learning e soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa (Feature Store, model serving, RAG pipeline, LLMOps); /li liSupportare l'adozione di servizi AWS AI/ML garantendo la disponibilità e la qualità dei dati necessari all'addestramento e all'inferenza dei modelli.
/li /ul h3Requisiti /h3 ul liLaurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini; certificazioni AWS (es. AWS Solutions Architect, AWS Data Analytics) o Databricks sono considerate un plus; /li liEsperienza di almeno 3?5 anni in ambito architettura dati, data engineering o ruoli analoghi; /li liSolida conoscenza di Apache Spark e Databricks (Spark SQL, Structured Streaming, Delta Lake, Unity Catalog); /li liCompetenze avanzate in Python e/o Java per lo sviluppo di pipeline dati e componenti di integrazione; /li liEsperienza concreta con i principali servizi AWS per i dati S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Kinesis, Lake Formation, Step Functions, IAM; /li liConoscenza approfondita dei paradigmi di data modeling (relazionale, dimensionale, Data Vault) e dei formati di storage columnar (Parquet, ORC, Iceberg, Delta); /li liFamiliarità con strumenti di orchestrazione (Apache Airflow, Databricks Workflows)

e di trasformazione dati (dbt); /li liConoscenza dei principi di data governance, data quality e metadata management; gradita esperienza con soluzioni di data catalog (es. Apache Atlas, AWS Glue Data Catalog, Databricks Unity Catalog); /li liComprensione delle architetture streaming (Apache Kafka, Kinesis Data Streams) e dei relativi pattern di integrazione; /li liCapacità di lavorare in ambienti Agile/DevOps; conoscenza di IaC (Terraform, CloudFormation) e CI/CD per pipeline dati costituisce un plus; /li liOttime capacità comunicative e relazionali, con attitudine al problem solving, alla collaborazione cross?funzionale e alla condivisione della conoscenza tecnica; /li liConoscenza dei principali paradigmi e tecnologie di AI/ML applicati ai dati MLflow, SageMaker, Databricks MLflow/AutoML, Vector Database (es. Pinecone, OpenSearch, pgvector) e architetture per Generative AI (RAG, embedding pipeline, LLM fine?tuning); /li liFamiliarità con il ciclo di vita end?to?end dei modelli ML (MLOps/LLMOps) versionamento dei dati e dei modelli, feature engineering, monitoraggio del modello in produzione e data drift detection.
/li /ul pSede di lavoro Milano, Mangone (CS), Padova, Roma /p pModalità di lavoro Ibrida /p pLa posizione è inquadrata al 1 Livello, secondo il CCNL Terziario, Distribuzione e Servizi (Commercio) e il range retributivo iniziale previsto è compreso tra Euro ****** ed Euro ******.
L'esatta attribuzione all'interno della fascia retributiva sarà determinata sulla base di criteri oggettivi, trasparenti e neutrali sotto il profilo del genere (nel rispetto della normativa vigente).
/p pCerved Group garantisce (ai sensi del D.Lgs ********, D.Lgs.******** e D.Lgs.********) pari occasione di accesso al lavoro a tutt* i/le candidat* e si impegna a favorire il rispetto delle diversità e l'inclusione sul posto di lavoro.
/p /p #J-*****-Ljbffr

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