Data Engineer | Databricks | Milano
Pubblicato il 16-09-2026 - Lutech in Milano
The Digital Evolution Company Of Today And TomorrowLutech è il
The Digital Evolution Company Of Today And TomorrowLutech è il Gruppo leader in Italia e player europeo nel digitale e nell’intelligenza artificiale, con oltre 6.000 professionisti impegnati nello sviluppo di soluzioni innovative per aziende e istituzioni.
In Lutech tecnologia, dati e AI diventano strumenti concreti per trasformare processi, servizi ed esperienze. Attraverso competenze tecnologiche avanzate, ecosistemi digitali integrati e piattaforme AI proprietarie come Lutech BrAIn, il Gruppo accompagna l’evoluzione dell’intelligenza artificiale dall’analisi all’impatto operativo reale, in scenari complessi e internazionali.
Entrare in Lutech significa far parte di una community tecnologica globale, collaborando con team multidisciplinari su sfide reali legate ad AI, cybersecurity, cloud e digital transformation, in un contesto inclusivo e orientato alla crescita, dove competenze, collaborazione e diversità delle esperienze contribuiscono a costruire l’evoluzione tecnologica del futuro.
Posizione
Come Data Engineer per la practice Data Analytics, ti occuperai della progettazione e dello sviluppo di soluzioni dati su piattaforme moderne. Avrai modo di lavorare sulla realizzazione di architetture dati distribuite e sulla gestione di pipeline di integrazione dati, con un ruolo attivo nella modernizzazione dello stack tecnologico dati aziendale.
Le Tue Responsabilità Saranno
- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per l'integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee
- Realizzare architetture dati distribuite (on-premise, cloud o ibride) basate su tecnologie come Hadoop e Spark
- Implementare e gestire soluzioni su modern data platform, in particolare Microsoft Fabric e/o Databricks
- Progettare modelli dati secondo le logiche di Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse, adottando la Medallion Architecture
- Presidiare attività di performance tuning, controllo della qualità del dato e ottimiz