Big Data Engineer
Pubblicato il 10-09-2026 - Amaris Consulting in Roma
Amaris Consulting è una società di consulenza tecnologica indipendente che accompagna e fornisce soluzioni alle imprese. Con oltre 1.000 clienti in tutto il mondo, implementiamo soluzioni per grandi progetti da oltre un decennio. I nostri esperti coprono tutti i settori, dai servizi finanziari ai trasporti, dalla sanità alla tecnologia. Entrerai a far parte del nostro team Data & AI, contribuendo allo sviluppo di soluzioni dati innovative in un contesto internazionale e dinamico. Sarai coinvolto nella progettazione, implementazione e ottimizzazione di pipeline dati e architetture Data Lakehouse su piattaforma Databricks, collaborando con stakeholder tecnici e di business per supportare la crescita aziendale.
Analizzare, progettare e sviluppare pipeline dati su piattaforma Databricks.
Implementare processi di data ingestion, trasformazione e distribuzione dei dati provenienti da sistemi interni ed esterni.
Sviluppare notebook, workflow e job automatizzati utilizzando Python e framework dedicati.
Collaborare alla progettazione di architetture Data Lakehouse moderne e scalabili.
Sviluppare componenti software, API e servizi backend a supporto delle piattaforme dati.
Integrare Databricks con database, sistemi enterprise, servizi cloud e piattaforme di machine learning.
Garantire qualità, affidabilità e monitoraggio delle pipeline dati.
Gestire processi di versionamento, rilascio e automazione tramite pipeline CI/CD.Collaborare con Data Scientist, Software Engineer, Cloud Engineer e stakeholder di business.
Contribuire all'evoluzione delle piattaforme cloud e delle soluzioni di Data & AI aziendali.
Applicare principi di sicurezza, governance e qualità dei dati durante l'intero ciclo di vita delle soluzioni.
Modalità mista su Modena (1/5)Il tuo profilo: Esperienza di 3/4 anni in data engineering o ruoli simili.
Esperienza nello sviluppo con Python.
Esperienza nell'utilizzo della piattaforma Databricks.
Conoscenza di Apache Spark e dei concetti di elaborazione distribuita