Data Engineer | Databricks | Napoli
Pubblicato il 18-09-2026 - Lutech in Brignano Superiore
Overview
È questo il ruolo che sta cercando? Se sì, continui a leggere per maggiori dettagli e si ricordi di candidarsi oggi stesso.
In qualità di Data Engineer nella practice Data Analytics, progetterai e svilupperai soluzioni dati su piattaforme moderne, contribuendo alla modernizzazione dello stack aziendale. Lavorerai su architetture dati distribuite e pipeline di integrazione dati all'interno di un contesto tecnologico avanzato. Collaborerai con team multifunzionali per impattare processi complessi in scenari internazionali e di AI.
Un valore aggiunto è la possibilità di modellare dati per Data Warehouse/Data Lake/Lakehouse e pratiche Medallion Architecture.
Retribuzione / Benefits
- Buoni pasto
- Retribuzione iniziale competitiva (CCNL Commercio livello 2)
- Inquadramento livello 2 CCNL Commercio
- Modalità di lavoro ibrida
Responsabilità
- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrazione dati da sorgenti eterogenee
- Realizzare architetture dati distribuite (on-premise, cloud o ibride) con Hadoop e Spark
- Implementare e gestire soluzioni su modern data platform (Microsoft Fabric e/o Databricks)
- Progettare modelli dati secondo logiche Data Warehouse/Data Lake/Lakehouse (Medallion Architecture)
- Presidiare performance tuning, qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione
Requisiti fondamentali
- Esperienza di 2-3 anni in Data Engineering
- Laurea in Informatica o discipline STEM equivalenti
- Esperienza con Microsoft Fabric e/o Databricks
- Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (DW, Data Lake, Lakehouse) xkiyazw
- Conoscenza di Python e PySpark
- Esperienza in progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e integrazione dati eterogenee
- Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e dei concetti di cloud architecture
- Curiosità e aggiornamento continuo su nuove tecnologie
- Approccio analitico e attenzione al dettaglio
- Capacità di lavoro in team e confronto con stakeholder tecnici e di business
- SQL
- Data Warehouse / Data Lake / Lakehouse
- Python