Data Engineer
Pubblicato il 04-10-2026 - Randstad Digital Italia in Milano
Siamo alla ricerca di un
Data Engineer (Mid-Senior)
pragmatico, autonomo e orientato al risultato, in grado di coniugare un solido know-how tecnico con la capacità di gestire ed evolvere progetti dati complessi.
Se sta pensando di inviare una candidatura, si ricordi di premere il pulsante apposito dopo aver letto l'intera descrizione.
La risorsa sarà responsabile dell'intero ciclo di vita delle soluzioni dati, dall'analisi dei requisiti fino alla messa in produzione, collaborando direttamente con gli stakeholder interni e coordinando, quando necessario, i fornitori tecnologici esterni.
Responsabilità Principali
Integrazione & Pipeline Dati:
Progettare, sviluppare e manutenere pipeline ETL/ELT per l'integrazione di fonti dati eterogenee (database, API, file, servizi cloud e sistemi gestionali).
Architettura & Data Platform:
Contribuire attivamente alla progettazione e all'evoluzione dell'architettura dati aziendale (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse).
BI & Data Modelling:
Modellare e rendere disponibili dataset ottimizzati a supporto della Business Intelligence, della reportistica e della advanced analytics.
Data Quality & Governance:
Garantire elevati standard di qualità, coerenza, disponibilità e sicurezza del dato tramite idonei processi di testing, controllo e tracciabilità.
Project Ownership & Gestione Stakeholder:
Raccogliere le esigenze di business, tradurle in requisiti tecnici, definire priorità e tempistiche di consegna, coordinando all'occorrenza i partner tecnologici coinvolti.
Documentazione & Continuous Improvement:
Identificare tempestivamente criticità o colli di bottiglia e redigere un'adeguata documentazione tecnica di flussi e processi.
Formazione:
Laurea in discipline STEM (Informatica, Ingegneria, Statistica, Matematica o settori affini).
Esperienza:
Indicativamente 4–6 anni di esperienza consolidata in ruoli di Data Engineering, Business Intelligence o Data Analytics.
Ottima conoscenza di
SQL
e
Python
.
Solida esperienza nella costruzione di pipeline ETL/ELT e nella modellazione dati (Data Warehousing, Data Lake, Lakehouse).
Esperienza con piattaforme Cloud e relativi servizi di elaborazione e storage dati.
Padronanza di strumenti di Business Intelligence, con preferenza per
Power BI
.
Utilizzo di
Git
e metodologie di lavoro collaborative.
Conoscenza di strumenti di orchestrazione, schedulazione e monitoraggio dei flussi dati.
Familiarità con i principi di Data Quality, Data Governance e gestione degli accessi.
Costituiscono un Plus
Conoscenza approfondita dell'ecosistema
Microsoft Azure
e
Microsoft Fabric
(Azure Data Factory, SQL Server).
Esperienza pratica con strumenti e framework quali
dbt
,
Apache Airflow
,
Apache Spark
e gestione di formati dati colonnari (es. Parquet, Delta Lake).
Soft Skills & Caratteristiche Personali
Approccio Pragmatico:
Capacità di focalizzarsi sul valore concreto prodotto per il business, evitando sovrastrutture inutili.
Problem Solving & Autonomia:
Attitudine ad affrontare problemi complessi proponendo soluzioni strutturate ed efficaci.
Comunicazione & Stakeholder Management:
Eccellenti doti relazionali per interagire con chiarezza sia con interlocutori tecnici sia con figure di business.
Organizzazione:
Capacità di stimare tempi e complessità, definendo le giuste priorità in contesti dinamici.
Inquadramento e Offerta
Tipologia contrattuale:
Assunzione a tempo indeterminato.
RAL di riferimento:
€ ****** – € ******
(commisurata alla reale seniority ed esperienza maturata dal candidato).
Sede: Milano, modalità mista.
xysqume
Clausole di Inclusione e Privacy
Diversity & Inclusion: Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi ****** e ******, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi ****** e ******.
Si valutano con interesse anche candidature appartenenti alle Categorie Protette (L. *****).
Informativa Privacy: I dati personali saranno trattati ai sensi del Regolamento UE ******** (GDPR).
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