Data Engineer | Databricks | Roma

16 ore fa

latina, lazio, Italia Lutech Tempo pieno
Overview

In questa posizione, l’ingegnere dati progetta e sviluppa soluzioni dati su piattaforme moderne per modernizzare lo stack aziendale. Lavorerai su architetture dati distribuite e pipeline di integrazione, contribuendo a progetti di trasformazione e miglioramento operativo. Collaborerai con team multidisciplinari per garantire qualità, performance e scalabilità dei flussi di dati. Unisci competenze tecniche avanzate a una mentalità analitica per supportare decisioni basate sui dati e l’evoluzione della piattaforma cloud-native dell’azienda.

Retribuzione / Benefits
  • Ticket Restaurant
  • modalità ibrida Roma
  • inquadramento livello 2 CCNL Commercio
  • retribuzione fissa iniziale + variabile
  • giustificazione di pari opportunità
  • opportunità di crescita e formazione
Responsabilità
  • Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per dati provenienti 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 Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse con Medallion Architecture
  • Presidiare attività di performance tuning, controllo qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione
Requisiti fondamentali
  • Esperienza 2-3 anni in data engineering
  • Laurea in Informatica o discipline STEM
  • Esperienza con piattaforme modern data platform (Fabric e/o Databricks)
  • Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (DW, Data Lake, Lakehouse)
  • Conoscenza di Python e PySpark
  • Esperienza in progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e integrazione dati eterogenei
  • Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e concetti di cloud architecture
  • Curiosità e apprendimento continuo
  • Approccio analitico e attenzione al dettaglio
  • Lavoro in team e gestione degli stakeholder
  • Microsoft Fabric
  • Databricks
  • SQL