Data Product & Metadata Governance Assistant Manager

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Overview In questa posizione, entrerai nel Lighthouse Team di Milano, centro di eccellenza di KPMG Advisory che opera nel campo Data & Analytics. Ti occuperai di progettare, sviluppare e mettere in produzione soluzioni avanzate lungo l’intero ciclo di vita dei dati e dei modelli, contribuendo al miglioramento decisionale attraverso BI, analytics, process mining e ML. Lavorerai a stretto contatto con team Data & AI per implementare governance, metadata e data products in ambienti ibridi, con forte orientamento all’innovazione e all’impatto sui clienti. Unisci competenze tecniche e di gestione progetti in un contesto internazionale orientato al sostegno del business e della trasformazione digitale.

Retribuzione / Benefits

ibrido lavoro formazione avanzata contesto inclusivo e dinamico orientamento al benessere diversità e inclusione mindset internazionale

Responsabilità

Implementazione e configurazione Data Catalog/Data Marketplace (Atlan, Zeenea, Collibra, Purview, Alation, Informatica EDC/IDMC, DataHub, OpenMetadata) Modellazione e gestione metadata (Business Glossary, lineage, ownership, stewardship) Supporto al disegno e messa a terra di Data Governance tramite workflow e configurazioni in tool governance Gestione lifecycle dei Data Product (domain, owner, SLA/SLO, policy, data mesh/ Data Products) Configurazione di workflow,



ruoli e integrazioni tramite REST API, webhook, Python e SQL Data Contracts e automazione metadata (ODCS, YAML/JSON) Data Quality e Data Observability con strumenti come dbt, Soda, Great Expectations Partecipazione al ciclo di vita di asset e Data Product in un contesto Data Platform e strumenti correlati

Requisiti fondamentali

4–5 anni di esperienza nella gestione di progetti Data & AI e team tecnici profilo ibrido tecnico distribuito su più aree Data & AI solide competenze in SQL e database analitici; pipeline ETL/ELT; data modeling conoscenza di framework di orchestrazione (dbt, Airflow, ADF, AWS Glue) e tecnologie big data (Spark, Delta Lake, Kafka) esperienza o conoscenza di ML/AI, NLP, modellazione e MLOps (MLflow, REST, monitoring) conoscenza praticа di almeno un provider cloud (Azure preferito) e servizi nativi (Databricks, Fabric, Synapse, BigQuery, Snowflake) preferibile conoscenza di Git/GitHub/GitLab/Azure DevOps e CI/CD capacità di integrare serving/visualization (Power BI, Qlik, Tableau, Looker) leadership tecnica e mentoring lavoro di squadra e collaborazione cross-funzionale problem solving orientato ai risultati Data Catalog/Data Marketplace Data Governance e metadata modelling Data Product lifecycle management

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