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Senior Data Engineer – Bip Ai Lab

Skills

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Description

In questo ruolo ti occuperai di progettare e implementare data platform e data lakehouse enterprise su cloud, guidando pipeline ETL/ELT ad alto volume e definendo pattern architetturali. Lavorerai in un team internazionale e multidisciplinare per trasformare ricerca e innovazione in soluzioni pratiche per i processi aziendali. Svilupperai architetture end-to-end, governance dei dati e mentoring tecnico, contribuendo a progetti di AI e data engineering. Una sfida stimolante in un contesto di trasformazione digitale con forte orientamento al business.

Potrebbe essere proprio lei il candidato/la candidata ideale per questo lavoro. Legga tutte le informazioni associate e invii la sua candidatura.

Retribuzione / Benefits

  • assicurazione sanitaria
  • piattaforme per il benessere psicofisico
  • piano welfare integrativo

Responsabilità

  • Guidare la progettazione di data platform e data lakehouse su cloud, definendo standard e linee guida tecniche
  • Sviluppare pipeline ETL/ELT complesse e ad alto volume con orchestrazione (Airflow, ADF, Prefect)
  • Definire data model (Dimensional, Data Vault o Data Mesh) in allineamento con requisiti analitici e di business
  • Collaborare con Solution Architect, Data Scientist e AI Engineer su architetture end-to-end per casi d’uso analitici e AI-native
  • Guidare Data Governance, Data Quality e lineage con strumenti come Collibra, Purview o Atlan
  • Fare mentoring tecnico e code review verso profili junior per potenziare le competenze del team

Requisiti fondamentali

  • 3–6 anni di esperienza in ruoli di data engineering, preferibilmente in contesti consulenziali o enterprise complessi
  • SQL avanzato e Python xysqume per data engineering (PySpark, Pandas, ETL)
  • Esperienza su almeno un cloud provider (Azure, AWS o GCP) e relativi servizi dati (Synapse/ADF, Glue/Redshift, BigQuery/Dataflow)
  • Competenza su Apache Spark e/o Databricks con esperienza su job di produzione
  • Conoscenza di architetture dati moderne (Lakehouse, Data Mesh, Medallion) e pratiche DataOps/CI/CD per i dati
  • Collaborazione interfunzionale
  • Apache Spark e Databricks
  • dbt; Airflow o Prefect o ADF per orchestrazione

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