Data Architect
Overview
In questo ruolo, progetti architetture dati moderne e pipeline scalabili per supportare l’evoluzione digitale del cliente. Lavori all’interno della practice Data Analytics, collaborando con team tecnici e stakeholder di business per soluzioni dati robuste. Ti occuperai di progettare sistemi di data integration e data platforms distribuite, in contesti on-prem, cloud o ibridi, contribuendo a Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse. Se vuoi crescere come mentore e guidare progetti di data engineering, questa è l’occasione giusta. Unisciti a una community tecnologica inclusiva che valorizza le persone e l’innovazione.
Retribuzione / Benefits
- modalità ibrida
- Ticket Restaurant
- ambiente inclusivo
- opportunità di crescita professionale
- collaborazione con team internazionali
- pensione e welfare aziendale (specifiche non dettagliate)
Responsabilità
- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrazione dati da sorgenti eterogenee
- Progettare e implementare architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride)
- Sviluppare e ottimizzare modelli dati per Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse
- Collaborare con team tecnici e stakeholder di business per definire soluzioni dati
- Affiancare e supportare la crescita professionale di figure junior
Requisiti fondamentali
- Esperienza di almeno 4 anni in Data Engineering
- Laurea in Informatica o Ingegneria Informatica
- Ottima conoscenza di Python e PySpark
- Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse)
- Esperienza in progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e integrazione dati da sorgenti eterogenee
- Esperienza in architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride; es. Hadoop, Spark)
- Problem solving e miglioramento continuo
- Buone capacità di collaborazione con team tecnici e stakeholder
- Orientamento alla qualità del codice e condivisione delle best practice
- Python
- PySpark
- SQL
In questo ruolo, progetti architetture dati moderne e pipeline scalabili per supportare l’evoluzione digitale del cliente. Lavori all’interno della practice Data Analytics, collaborando con team tecnici e stakeholder di business per soluzioni dati robuste. Ti occuperai di progettare sistemi di data integration e data platforms distribuite, in contesti on-prem, cloud o ibridi, contribuendo a Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse. Se vuoi crescere come mentore e guidare progetti di data engineering, questa è l’occasione giusta. Unisciti a una community tecnologica inclusiva che valorizza le persone e l’innovazione.
Retribuzione / Benefits
- modalità ibrida
- Ticket Restaurant
- ambiente inclusivo
- opportunità di crescita professionale
- collaborazione con team internazionali
- pensione e welfare aziendale (specifiche non dettagliate)
Responsabilità
- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrazione dati da sorgenti eterogenee
- Progettare e implementare architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride)
- Sviluppare e ottimizzare modelli dati per Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse
- Collaborare con team tecnici e stakeholder di business per definire soluzioni dati
- Affiancare e supportare la crescita professionale di figure junior
Requisiti fondamentali
- Esperienza di almeno 4 anni in Data Engineering
- Laurea in Informatica o Ingegneria Informatica
- Ottima conoscenza di Python e PySpark
- Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse)
- Esperienza in progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e integrazione dati da sorgenti eterogenee
- Esperienza in architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride; es. Hadoop, Spark)
- Problem solving e miglioramento continuo
- Buone capacità di collaborazione con team tecnici e stakeholder
- Orientamento alla qualità del codice e condivisione delle best practice
- Python
- PySpark
- SQL