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Data Engineer | Databricks | Napoli

Skills

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Description

Overview

In questa posizione entrerai nel team Data Analytics per progettare e sviluppare soluzioni dati su piattaforme moderne, contribuendo alla modernizzazione dello stack di dati aziendale. Lavorerai su architetture dati distribuite e pipeline di integrazione dati, collaborando con team multidisciplinari per trasformare i dati in insight operativi. Il ruolo è pensato per chi vuole crescere in un contesto di IA, cloud e trasformazione digitale, con responsabilità concrete sull’efficienza e qualità dei dati. Potrai impulso al miglioramento continuo e lavorare in un ambiente inclusivo orientato alla crescita.

Retribuzione / Benefits
  • Ticket Restaurant
  • inquadramento CCNL Commercio livello 2
  • retribuzione base competitiva da 35.000€ lordi con eventuale bonus
  • modalità ibrida di lavoro
  • opportunità di crescita professionale
  • contributi e politiche di parità di genere
Responsabilità
  • Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrazione 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 (Microsoft Fabric e/o Databricks)
  • Progettare modelli dati secondo Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse (Medallion Architecture)
  • Presidiare attività di performance tuning, 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 equivalenti
  • Esperienza con Microsoft Fabric e/o Databricks
  • Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse)
  • Conoscenza di Python e PySpark
  • Esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT
  • Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure
  • Curiosità e aggiornamento continuo su nuove tecnologie
  • Approccio analitico e attenzione al dettaglio
  • Capacità di lavoro in team e gestione degli stakeholder
  • Microsoft Fabric
  • Databricks
  • SQL

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