Data Engineering Lead

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