Data Engineer | Databricks | Milano

10 ore fa

Pavia, Lombardia, Italia Lutech Tempo pieno
Overview

In questa posizione sarai responsabile della progettazione e sviluppo di soluzioni dati su piattaforme moderne, contribuendo alla realizzazione di architetture distribuite e pipeline di integrazione dati. Lavorerai in una community tecnologica per modernizzare lo stack dati aziendale, collaborando con stakeholder interni e tecnologie all’avanguardia. Il ruolo offre l’opportunità di influenzare la qualità dei dati e le prestazioni dei processi, con un focus sull’innovazione e la crescita professionale. Potrai contribuire a progetti di modernizzazione di data platform in contesto ibrido, migliorando l’efficienza e l’impatto aziendale.

Retribuzione / Benefits
  • Ticket Restaurant
Responsabilità
  • Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per dati eterogenei
  • Realizzare architetture dati distribuite (on-premise, cloud o ibride) using 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/Lakehouse con Medallion Architecture
  • Presidiare performance tuning, controllo qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione
Requisiti fondamentali
  • Esperienza 2-3 anni in Data Engineering
  • Laurea pertinente
  • Esperienza con modern data platform, preferibilmente Microsoft Fabric e/o Databricks
  • Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse)
  • Conoscenza Python e PySpark
  • Esperienza pipeline ETL/ELT e integrazione dati eterogenei
  • Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e concetti di cloud architecture
  • Plus: familiarità con performance tuning, qualità del dato, OneLake & Shortcuts, Delta Lake & Parquet, Medallion Architecture, CI/CD e GitLab, Power BI (DAX, modelli semantici)
  • Curiosità e propensione all’aggiornamento continuo
  • Approccio analitico e attenzione al dettaglio
  • Lavoro di squadra e confronto con stakeholder tecnici e di business
  • SQL avanzato
  • Python e PySpark
  • ETL/ELT design e data integration