L’attività del Senior Data Engineer è focalizzata sulla progettazione, sviluppo e ottimizzazione di soluzioni di data engineering, a supporto della gestione, integrazione e valorizzazione dei dati in contesti progettuali complessi.
Il ruolo contribuisce a garantire affidabilità, qualità e scalabilità delle architetture dati, supportando l’intero ciclo di vita del dato: dalla raccolta e trasformazione fino alla disponibilità per analisi, integrazione e utilizzo applicativo.
Il ruolo prevede il coinvolgimento nelle seguenti attività:
- progettazione e implementazione di soluzioni di Data Management scalabili e performanti;
- sviluppo e ottimizzazione di pipeline ETL/ELT per l’integrazione e la trasformazione dei dati;
- manipolazione e analisi dei dati tramite Python (es. pandas, polars, numpy);
- sviluppo di API (es. con FastAPI) per l’esposizione di dati e servizi;
- progettazione e utilizzo di architetture Big Data basate su Spark / PySpark per l’elaborazione distribuita;
- utilizzo della Data Platform Azure (Databricks, Synapse, Data Lake, Data Factory, Event Hubs, Purview);
- progettazione e gestione di database SQL, garantendo efficienza, integrità e qualità dei dati;
- creazione di dashboard e soluzioni di reportistica a supporto delle attività di analisi e decision-making;
- collaborazione con team di progetto, stakeholder e funzioni tecniche per garantire coerenza tra soluzioni dati, esigenze di business e vincoli architetturali;
- contributo all’evoluzione delle best practice e delle soluzioni tecniche adottate nei progetti.
Il profilo ricercato
La posizione di Senior Data Engineer è adatta a persone che possiedono una solida esperienza tecnica nell’ambito del data engineering e nella progettazione di soluzioni dati complesse e scalabili.
Nel ruolo è importante la capacità di affrontare attività di analisi, progettazione e ottimizzazione delle architetture dati, garantendo qualità, affidabilità e performance delle pipeline lungo l’intero ciclo di vita del dato.
La collaborazione con team multidisciplinari e con diversi stakeholder organizzativi è parte integrante dell’attività, così come un approccio strutturato alla risoluzione dei problemi, all’evoluzione delle soluzioni tecniche e all’adozione consapevole di tecnologie e strumenti data-oriented, anche in contesti cloud e distribuiti.
