Data Engineer | Databricks | Bari

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Overview

In veste di Data Engineer per la practice Data Analytics, progetti e sviluppi soluzioni dati su piattaforme moderne. Lavori sulla realizzazione di architetture dati distribuite e sulla gestione di pipeline di integrazione dati, contribuendo alla modernizzazione dello stack dati aziendale. Collabori con team cross‑funzionali per affrontare sfide legate a AI, cloud e trasformazione digitale nell’ambiente internazionale di Lutech. Avrai l’opportunità di modellare sistemi di data management con impatti operativi concreti. Ti offriamo un ruolo con focus sull’innovazione, sviluppo tecnico e crescita professionale in un contesto inclusivo e stimolante.

Retribuzione / Benefits

- Buoni pasto
- Inquadramento livello 2 CCNL Commercio
- Retribuzione annua lorda a partire da 35.000 con eventuale componente variabile

Responsabilità

- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrare dati da sorgenti eterogenee
- Realizzare architetture dati distribuite (on-premise, cloud o ibride) con Hadoop e Spark
- Implementare e gestire soluzioni su modern data platform,



in particolare Microsoft Fabric e/o Databricks
- Progettare modelli dati secondo logiche Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse (Medallion Architecture)
- Presidiare attività di performance tuning, controllo qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione

Requisiti fondamentali

- Esperienza di almeno 2-3 anni in Data Engineering
- Laurea in Informatica (o discipline STEM)
- Esperienza con modern data platform, preferibilmente Fabric e/o Databricks
- Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse)
- Conoscenza di Python e PySpark
- Esperienza in progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e integrazione dati da sorgenti eterogenee
- Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e concetti di cloud architecture

- Propensione all’apprendimento continuo
- Approccio analitico e attenzione al dettaglio
- Capacità di lavoro in team e gestione degli stakeholder tecnico/business
- SQL
- Python
- PySpark

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