Dinova è il luogo in cui la trasformazione digitale si fonde con la passione e l’innovazione.
Creiamo ecosistemi unici in cui tecnologie all’avanguardia, talenti eccezionali, dati avanzati e processi dinamici si fondono in una simbiosi perfetta. Se sogni di contribuire a rendere le aziende posti migliori in cui lavorare e vivere, allora potresti essere la persona che stiamo cercando!
Stiamo cercando una figura di Senior Data Governance Expert con una visione tecnica e strategica solida, capace di progettare, configurare e abilitare iniziative di Data Governance all'interno di architetture dati moderne. La persona entrerà a far parte del nostro team di Data & Analytics, operando su progetti complessi sia in ambito privato che nella pubblica amministrazione, con un ruolo chiave nella definizione e nell'implementazione di modelli di governo del dato su Modern Data Platform.
La persona ideale non si limita a definire policy o linee guida: è una figura hands-on, in grado di configurare gli strumenti, dialogare con i team IT e con le figure di riferimento lato business del cliente, e tradurre requisiti complessi in architetture concrete e scalabili.
Responsabilità Principali
Progettazione e implementazione della Data Governance
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Definire e implementare framework di Data Governance su piattaforme dati cloud-native e ibride, in linea con le best practice di settore e con i requisiti normativi (es. GDPR, normative PA).
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Configurare e gestire strumenti di Data Governance come Dataplex, Apache Atlas, OpenMetadata.
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Progettare e mantenere il Data Catalog dei clienti, garantendo qualità, completezza e accuratezza dei metadati.
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Implementare e supervisionare processi di Data Lineage end-to-end, dalla sorgente al consumo analitico.
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Definire e applicare standard di Data Quality e relativi SLA, integrando regole di validazione direttamente nelle pipeline dati.
Architettura e Modern Data Platform
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Contribuire alla progettazione di architetture Data Mesh e Data Fabric, supportando la decentralizzazione dell'ownership del dato nei singoli domini.
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Applicare principi di Domain-Driven Design (DDD) nella modellazione dei data product e nella definizione dei contratti dati tra domini.
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Collaborare con i team di data engineering per garantire che le pipeline — batch e streaming — rispettino i requisiti di governance sin dalla fase di design (governance by design).
Master Data Management e Sicurezza del Dato
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Progettare e gestire soluzioni di Master Data Management (MDM), garantendo unicità, coerenza e affidabilità delle entità chiave (Customer 360, prodotti, ecc.).
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Definire e implementare modelli di IAM applicati ai dati: controllo degli accessi basato su ruoli (RBAC), attribute-based access control (ABAC), column/row-level security.
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Collaborare con i team di sicurezza dei clienti per garantire la protezione del dato a riposo e in transito, la corretta classificazione e la gestione della data sensitivity.
Engagement con il Cliente e Delivery
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Raccogliere, analizzare e negoziare i requisiti del cliente — lato IT e lato business — traducendoli in proposte architetturali chiare e motivate.
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Guidare workshop tecnici e sessioni di discovery, garantendo allineamento su obiettivi, perimetro e roadmap.
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Supportare l'area commerciale nella redazione di risposte a RFI/RFP e nella produzione di materiale tecnico-commerciale (offerte, presentazioni, proof of concept).
- Almeno 6–8 anni di esperienza in ambito Data Platform e Data Governance, con un track record comprovato su progetti complessi in ambito privato e/o pubblica amministrazione.
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Esperienza diretta nella configurazione operativa degli strumenti di Data Governance, non solo nella consulenza strategica.
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Padronanza di Python e SQL avanzato.
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Solida conoscenza di framework di elaborazione distribuita (Apache Spark) e/o Data Warehouse Cloud (Snowflake, BigQuery, Databricks).
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Esperienza con almeno uno — preferibilmente due — dei principali Cloud Provider (GCP, Azure, AWS) e con i rispettivi servizi di governance e data management.
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Padronanza degli strumenti di Data Governance e Data Catalog: Dataplex, Apache Atlas, OpenMetadata o equivalenti open source.
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Solida conoscenza di strumenti e metodologie di MDM e Data Quality.
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Esperienza nella gestione del Data Lineage a livello tecnico e di business.
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Conoscenza approfondita di IAM applicato all'ecosistema dati: gestione dei permessi a livello di colonna, riga e dataset; integrazione con
- Padronanza delle architetture Data Mesh, Data Fabric e dei principi di Domain-Driven Design.
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Conoscenza dei principali pattern di integrazione dati (ELT, event-driven, CDC).
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Familiarità con strumenti di orchestrazione (Airflow, Dagster) e di data transformation (dbt).
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Eccellenti capacità di comunicazione con stakeholder tecnici e business, con attitudine al ruolo di trusted advisor.
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Autonomia su perimetri complessi, spirito d'iniziativa e forte orientamento al risultato.
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Esperienza nella gestione di clienti strutturati — enterprise e PA — con capacità di negoziazione e gestione delle aspettative.
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Attitudine al lavoro in team multidisciplinari e in contesti Agile/Scrum.
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Certificazioni cloud rilevanti: GCP Professional Data Engineer, Azure Data Engineer, Databricks Certified.
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Conoscenza dei principali framework normativi applicati al dato (GDPR, CAD per la PA).
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Esperienza con strumenti di Data Observability (es. Great Expectations).
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Progetti ad alto impatto su clienti enterprise e PA di primo livello.
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Ambiente tecnico stimolante, con forte cultura dell'innovazione e della qualità.
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Percorso di crescita strutturato, con piano formativo e supporto alle certificazioni.
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Flessibilità operativa in modalità ibrida
Benefits: Buoni pasto, Sconti o convenzioni aziendali esclusive
