Technical Leader | Data Analytics | Milano
Pubblicato il 17-10-2026 - Eustema in Lombardia
Job-ID: 733724Location: Milano, LOMBARDIA
Legga la panoramica di questa occasione per capire quali competenze sono richieste, incluse le soft skill pertinenti e la padronanza di pacchetti software.
- ItaliaArea: AI, Data & HyperautomationModalità di lavoro: IbridoSalary: 45.000
Descrizione Azienda
THE DIGITAL EVOLUTION COMPANY OF TODAY AND TOMORROWLutech è il Gruppo leader in Italia e player europeo nel digitale e nell'intelligenza artificiale, con oltre 6.000 professionisti impegnati nello sviluppo di soluzioni innovative per aziende e istituzioni.
In Lutech tecnologia, dati e AI diventano strumenti concreti per trasformare processi, servizi ed esperienze.
Attraverso competenze tecnologiche avanzate, ecosistemi digitali integrati e piattaforme AI proprietarie come Lutech BrAIn, il Gruppo accompagna l'evoluzione dell'intelligenza artificiale dall'analisi all'impatto operativo reale, in scenari complessi e internazionali.
Entrare in Lutech significa far parte di una community tecnologica globale, collaborando con team multidisciplinari su sfide reali legate ad AI, cybersecurity,
cloud e digital transformation, in un ambiente inclusivo e orientato alla crescita, dove competenze, collaborazione e diversità delle esperienze contribuiscono a costruire l'evoluzione tecnologica del futuro.
PosizioneCome Technical Leader all'interno della Practice Data Analytics, ti occuperai della progettazione di architetture di data analytics su ecosistema AWS, contribuendo alla definizione delle scelte tecniche e alla realizzazione di soluzioni dati.
Opererai su servizi di gestione, integrazione, elaborazione e analisi del dato, mantenendo una visione completa dell'architettura.
Le tue responsabilità saranno: Progettare architetture di data analytics basate su AWS Aurora, Amazon Redshift, AWS Glue e Amazon Athena;
Definire componenti serverless e workflow attraverso AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon SQS e Amazon SNS;
Progettare e sviluppare componenti data utilizzando Python e/o