Data Engineer
Pubblicato il 22-09-2026 - Würth Italia in San Michele All'adige
Descrizione azienda
Siamo l’azienda partner di riferimento nella distribuzione di prodotti per il fissaggio e montaggio in diversi settori, e insieme ci impegniamo a costruire una Customer Experience all'avanguardia. In questo scenario di crescita, i pilastri su cui basiamo le strategie di sviluppo del nostro business sono omnicanalità, innovazione, digitalizzazione, sostenibilità e valorizzazione del capitale umano. Condividiamo un unico obiettivo: sviluppare il cliente , contribuendo a costruire relazioni di fiducia, comprendere i bisogni dei clienti e proporre soluzioni concrete, innovative e sostenibili.
Dato che un elevato numero di candidati potrebbe essere interessato a questa posizione, si assicuri di inviare il suo CV il prima possibile.
Dare to Build Different è la nostra purpose : per noi significa innovare, valorizzare le diversità e trasformare le competenze in impatto reale. Qui puoi osare, fare la differenza e costruire il futuro insieme a noi.
Posizione
In Würth Italia sappiamo che ci vuole coraggio per cambiare le regole del gioco.
Stiamo cercando un/una Data Engineer , da inserire nel reparto Data Intelligence presso il nostro HQ di Egna (Trentino - Alto Adige) ,che possa fare la differenza in un contesto agile e strutturato.
Come Data Engineer sarai un punto di collegamento tra Business e IT, traducendo esigenze operative in soluzioni tecnologiche basate sui dati. Il ruolo contribuisce all’ottimizzazione dei processi attraverso integrazioni, automazioni e sviluppi mirati che migliorano l’efficienza aziendale e supportano decisioni più consapevoli.
Responsabilità
- Dialogare con gli stakeholder interni per raccogliere requisiti e tradurli in soluzioni tecniche.
- Progettare e mantenere pipeline di dati (ETL) robuste per integrare sistemi diversi.
- Analizzare i flussi aziendali esistenti proponendo soluzioni innovative per la loro automazione.
- Gestire e manutenere i database aziendali garantendo la qualità e l'accessibilità del dato.
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