Senior Databricks Data Engineer
Pubblicato il 13-10-2026 - Sopra Steria in Roma
- Retribuzione: EUR 33,000 - EUR 40,000 - annuale
Descrizione dell'azienda
Chi è Sopra Steria
Sopra Steria - fra i maggiori player tecnologici in Europa, con 51.000 dipendenti in circa 30 paesi - è riconosciuta per i suoi servizi di consulenza, per i suoi servizi digitali e per le sue soluzioni IT. Sopra Steria supporta i propri clienti nel loro percorso di trasformazione digitale, garantendo loro benefici concreti e sostenibili. Nel 2025, il Gruppo ha registrato un fatturato di 5,6miliardi di euro.
Con circa 1.200 persone e un fatturato 2025 di €107,35 milioni, Sopra Steria opera sul mercato italiano attraverso le sue sedi di Assago (MI), Roma, Collecchio (PR), Padova, Ariano Irpino (AV) e Pozzuoli (NA).
Sopra Steria (SOP) è quotata su Euronext Paris (Comparto A) – ISIN: FR . Scopri di più su
Descrizione del lavoro
Ai fini dell’ampliamento del nostro centro di competenza dedicato alla Data Engineering e all'Advanced Analytics, siamo alla ricerca di un/una Senior Databricks Data Engineer che operi come pilastro tecnico per la costruzione di architetture dati moderne. La risorsa garantirà la qualità dei processi di ingestione e trasformazione, promuovendo le best practice di sviluppo su ambienti Cloud (Azure/AWS/GCP) all'interno dei team di progetto.
Sarai responsabile di progettare, sviluppare e implementare pipeline di dati scalabili e performanti, coordinando l'ottimizzazione dei carichi di lavoro in collaborazione con i Data Scientist e i Data Architect.
In scenari complessi, guiderai il design dell'architettura Medallion (Bronze, Silver, Gold)
e la gestione dei Delta Lake , risolvendo colli di bottiglia tecnici e garantendo la consegna di soluzioni robuste per il processamento di grandi volumi di dati (Batch e Streaming).
In un contesto orientato all'innovazione tecnologica con un’impostazione Business Oriented , ti occuperai di:
Sviluppo Pipeline ETL/ELT : Progettazione e implementazione di flussi di dati complessi utilizzando Apache Spark (PySpark, Spark SQL, Scala);
Gestione del Data Lakehouse: Ottimizzazione delle tabelle Delta Lake e implementazione di logiche di partizionamento e indexing per massimizzare le performance di lettura/scrittura;
Data Governance & Security: Configurazione della sicurezza e del controllo accessi ai dati tramite Unity Catalog , garantendo la conformità alle policy aziendali;
Collaborazione Agile: Cooperazione con i Data Scientist per l'integrazione di modelli di Machine Learning (MLflow) e con i Power BI Developer per l'esposizione di set di dati ottimizzati (Gold Layer);
Automazione e Monitoraggio: Implementazione di workflow tramite Databricks Jobs,
integrazione con strumenti di CI/CD e monitoraggio della qualità del dato (Data Quality checks).
Competenze richieste:
- Apache Spark
- Programmazione Scala e Python
- Almeno 2 anni di esperienza su servizi e tecnologie del cloud Microsoft Azure, con competenze nella progettazione e gestione di architetture dati cloud‑native.
- Esperto nei processi di data ingestion sia batch che streaming, orientato alle performance e alla qualità del dato.
Ulteriori informazioni
LA NOSTRA PROPOSTA:
Ti offriamo l’opportunità di lavorare in un atmosfera dinamico, su progetti nazionali ed internazionali, che ti permetta di approfondire continuamente le tue conoscenze e di sviluppare le tue competenze.
Se vuoi dare una spinta alla tua carriera ed entrare a far parte di una società di servizi IT leader in Europa ed in continua crescita,
Per questa posizione è prevista una RAL (retribuzione annua lorda) compresa tra € 33.000 e € 40.000.
La sede di lavoro è ROMA con possibilità, compatibilmente con l'attività svolta, di aderire all’accordo di smart working secondo quanto previsto dalla nostra policy aziendale. E’ comunque richiesta la disponibilità a compiere trasferte sul territorio nazionale e internazionale.
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Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91 e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03.
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