Data Engineering

18 ore fa

Milan, Lombardy, Italia Michael Page International Tempo pieno
Overview

Ruolo chiave per definire e governare l’architettura dati end-to-end in un contesto internazionale orientato all’innovazione digitale. Layer di decisione data-driven con responsabilità di evoluzione della piattaforma dati e roadmap tecnologica. Avrai responsabilità operative su data warehouse cloud e pipeline di produzione, supportando pratiche di Data Engineering e governanza dei dati, includendo l’integrazione di IA. Avrai anche un ruolo di leadership tecnica e mentorship per un team di Data Engineer, con forte impatto sull’evoluzione della piattaforma dati aziendale.

Retribuzione / Benefits
  • ambiente internazionale in crescita
  • trasformazione digitale
  • ampia autonomia nelle scelte architetturali
  • pacchetto retributivo competitivo
  • benefits in linea con il mercato
Responsabilità
  • Governare architettura dati end-to-end e garantirne scalabilità e qualità
  • Disegnare e mantenere la roadmap della piattaforma dati
  • Gestire ambienti di data warehouse cloud per affidabilità ed efficienza
  • Progettare e sviluppare pipeline dati in produzione
  • Promuovere pratiche di Data Engineering e Data Governance
  • Supportare integrazione di soluzioni basate su IA nei processi dati
  • Mentorare e guidare un team di Data Engineer
  • Collaborare con stakeholder per tradurre esigenze in soluzioni scalabili
  • Monitorare standard di qualità, documentazione e processi di rilascio
Requisiti fondamentali
  • Esperienza significativa in Data Engineering e/o Data Architecture in contesti strutturati
  • Esperienza con data warehouse cloud (BigQuery, Snowflake, Redshift o equivalenti)
  • Conoscenza di strumenti di orchestrazione, trasformazione e integrazione dati (dbt, Airflow, Airbyte)
  • Padronanza di Python per lo sviluppo di pipeline
  • Familiarità con architetture streaming (preferibile)
  • Interesse nell’applicazione dell’IA ai processi di Data Engineering
  • Leadership tecnica e capacità di guidare piccoli team
  • Comprovata esperienza in ambienti produttivi con gestione architetture dati e processi di integrazione
  • Leadership tecnica
  • Buone capacità comunicative e relazionali
  • Approccio pragmatico e orientato alla soluzione
  • BigQuery, Snowflake, Redshift
  • dbt, Airflow, Airbyte
  • Python per data engineering