Lead Data Architect

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Per conto di un nostro cliente leader nel settore della tecnologia applicata al marketing e alle soluzioni dati, siamo alla ricerca di un/a Lead Data Architect su Pisa o Milano.

Massimizzi le sue possibilità di successo assicurandosi che il suo CV e le sue competenze corrispondano ai requisiti di questa posizione.

Cerchiamo una figura con un'esperienza avanzata nella progettazione e costruzione di piattaforme dati cloud-native, orientata a trasformare fonti eterogenee in asset affidabili per alimentare modelli di Intelligenza Artificiale e Machine Learning.

L'obiettivo principale del ruolo è guidare la progettazione di architetture scalabili, pipeline ETL/ELT e logiche di Data Governance e Identity Resolution per progetti complessi rivolti a brand nazionali e internazionali.

Responsabilità e Attività

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- Architettura & Cloud: Progettare e implementare architetture dati scalabili su cloud (es. Google Cloud Platform), adottando i principi delle architetture Lakehouse e Medallion (livelli Raw / Normalized / Enriched).

- Ingestion & Pipeline: Costruire e mantenere pipeline di ingestion batch e streaming da fonti eterogenee (SaaS, API, CMS, advertising ed e-commerce), garantendo tracciabilità, qualità e ri-processabilità del dato.

- Identity & Governance: Progettare logiche di Identity Resolution (matching deterministico/probabilistico) in ottica Privacy-first e integrare vincoli di compliance (GDPR, consensi) direttamente nei flussi di normalizzazione.

- AI/ML Enablement: Sviluppare Feature Store, livelli di esposizione a bassissima latenza e Data Access Layer/API per alimentare sistemi di AI in produzione e modelli previsionali.

- Data Quality & Osservabilità: Garantire osservabilità,



qualità e governance lungo l’intera pipeline definendo test automatici, alerting e dataset complessi su larga scala.

- Ownership & Interdisciplinarità: Lavorare a stretto contatto con stakeholder di business, Data Science, AI Engineering e digital marketing per tradurre le esigenze in modelli dati strutturati e ottimizzare l'infrastruttura esistente.

Requisiti Richiesti

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- Esperienza: Solida esperienza nella progettazione e implementazione di pipeline ETL/ELT su ambienti cloud (es. BigQuery, Cloud Storage, Dataflow/Apache Beam, Pub/Sub) e nell'orchestrazione con strumenti quali Cloud Composer / Apache Airflow.

- Linguaggi & Competenze Tecniche: Ottima padronanza di SQL avanzato (finestre analitiche, ottimizzazione, partizionamento/clustering) e di Python per lo sviluppo di data pipeline e microservizi.

- Trasformazione & Versionamento: Esperienza con framework di trasformazione dati (es. dbt o Dataform) con logiche di versionamento, test e documentazione.

- Conoscenza di linguaggi di programmazione quali Python, con capacità di sviluppo di data pipeline e microservizi;

- Competenze Verticali: Familiarità con tecniche di Identity/Entity Resolution, architetture di Data Modeling (dimensionale, Data Vault, Medallion) e principi di Data Privacy & Governance (GDPR, pseudonimizzazione/anonimizzazione). xysqume

- Formazione & Mindset: Spiccate capacità matematico-analitiche, forte attitudine al problem solving nella modellizzazione dei dati, autonomia operativa sotto pressione e buona conoscenza della lingua inglese.

Cosa offriamo

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- Range RAL indicativa: 7 €

- Modalità di lavoro ibrida: 2 gg/settimana da remoto

- Pacchetto retributivo complessivo vantaggioso

- Ambiente di lavoro sfidante e dall'aria internazionale

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