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Titolo
Text copied to clipboard!Ingegnere Dati Senior
Descrizione
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Stiamo cercando un Ingegnere Dati Senior con forte esperienza nella progettazione, costruzione e ottimizzazione di pipeline dati affidabili, scalabili e sicure, capace di trasformare grandi volumi di dati grezzi in risorse strategiche per il business. La persona ideale possiede una solida base tecnica in architetture dati moderne, integrazione di sistemi, modellazione dei dati e sviluppo di soluzioni cloud-native, oltre a una mentalità orientata alla qualità, all’automazione e al miglioramento continuo. In questo ruolo collaborerai a stretto contatto con data analyst, data scientist, sviluppatori software, stakeholder di business e team infrastrutturali per garantire che i dati siano accessibili, coerenti e pronti per supportare analisi avanzate, reporting operativo e iniziative di intelligenza artificiale.
L’Ingegnere Dati Senior sarà responsabile della definizione e dell’evoluzione dell’ecosistema dati aziendale, contribuendo alla scelta delle tecnologie, alla standardizzazione delle pratiche di sviluppo e all’implementazione di processi robusti di data governance. Ti occuperai della progettazione di flussi ETL ed ELT, dell’orchestrazione dei processi di elaborazione, della gestione di data lake e data warehouse e dell’ottimizzazione delle performance su ambienti distribuiti. Sarà fondamentale garantire elevati standard di affidabilità, osservabilità e sicurezza, implementando controlli di qualità dei dati, monitoraggio proattivo e meccanismi di recovery.
Cerchiamo una figura capace di coniugare visione architetturale e operatività tecnica, con attenzione sia ai dettagli implementativi sia agli obiettivi strategici dell’organizzazione. Il candidato ideale sa lavorare in contesti dinamici, comprende le esigenze dei diversi interlocutori e traduce requisiti complessi in soluzioni pratiche e sostenibili. È inoltre in grado di guidare decisioni tecniche, supportare colleghi meno esperti e promuovere buone pratiche di sviluppo, testing, documentazione e deployment.
Questa posizione offre l’opportunità di avere un impatto diretto sulla maturità data-driven dell’azienda, contribuendo alla costruzione di una piattaforma dati moderna e resiliente. Valutiamo positivamente esperienza con ambienti cloud, strumenti di orchestrazione, framework di elaborazione batch e real-time, database relazionali e non relazionali, nonché familiarità con principi DevOps e DataOps. Se sei appassionato di dati, ami risolvere problemi complessi e vuoi lavorare su soluzioni ad alta scalabilità che abilitano decisioni migliori e prodotti più intelligenti, questo ruolo rappresenta un’eccellente opportunità di crescita professionale e di leadership tecnica.
Responsabilità
Text copied to clipboard!- Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili e affidabili per casi d’uso analitici e operativi.
- Costruire e ottimizzare processi ETL ed ELT per l’integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee.
- Gestire e migliorare architetture dati su data lake, data warehouse e piattaforme cloud.
- Implementare controlli di qualità dei dati, monitoraggio, logging e sistemi di alerting.
- Collaborare con data scientist, analyst e stakeholder di business per tradurre requisiti in soluzioni tecniche.
- Ottimizzare performance, costi e affidabilità dei flussi di elaborazione batch e real-time.
- Definire standard tecnici, linee guida e best practice per lo sviluppo data engineering.
- Supportare attività di data governance, sicurezza, conformità e gestione degli accessi.
- Documentare architetture, processi e dipendenze per favorire manutenzione e scalabilità.
- Mentorare figure junior e contribuire alla crescita tecnica del team dati.
Requisiti
Text copied to clipboard!- Esperienza significativa in ruoli di data engineering con responsabilità su sistemi in produzione.
- Ottima conoscenza di SQL e di almeno un linguaggio di programmazione come Python, Scala o Java.
- Esperienza nella progettazione di pipeline dati su larga scala e architetture distribuite.
- Conoscenza di data warehouse, data lake, modellazione dei dati e ottimizzazione delle query.
- Esperienza con piattaforme cloud come AWS, Azure o Google Cloud.
- Familiarità con strumenti di orchestrazione come Airflow o equivalenti.
- Conoscenza di framework di elaborazione dati come Spark, Kafka o tecnologie simili.
- Comprensione delle pratiche DevOps, CI/CD, versionamento del codice e automazione.
- Attenzione alla qualità del dato, alla sicurezza e alla documentazione tecnica.
- Capacità di comunicare efficacemente con interlocutori tecnici e non tecnici.
Domande potenziali per l'intervista
Text copied to clipboard!- Qual è la tua esperienza nella progettazione di pipeline dati end-to-end?
- Con quali piattaforme cloud hai lavorato più approfonditamente?
- Hai esperienza con architetture batch, streaming o entrambe?
- Quali strumenti di orchestrazione e monitoraggio hai utilizzato in produzione?
- Come affronti problemi di qualità, coerenza e affidabilità dei dati?
- Puoi descrivere un progetto in cui hai ottimizzato performance o costi di una piattaforma dati?
- Hai esperienza nella modellazione di data warehouse o data lakehouse?
- Come collabori con team di analytics, prodotto e infrastruttura?
- Hai svolto attività di mentoring o leadership tecnica?
- Quali pratiche adotti per garantire sicurezza e governance dei dati?
