AWS - Data Architect

Experteer Italy; Milano; In loco; EUR 50.000 - 90.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda innovativa cerca un AWS Data Architect per supportare clienti in progetti di Data Platform. Questa posizione offre l'opportunità di lavorare su architetture di dati avanzate, collaborando con esperti di business e ingegneria. Sarai coinvolto nella progettazione di soluzioni su AWS, ottimizzando modelli di dati e partecipando a workshop. Se hai una forte esperienza in AWS e una passione per la Data Intelligence, questa è l'occasione perfetta per contribuire a progetti di trasformazione digitale in un ambiente stimolante e collaborativo.

Competenze

• 5+ anni di esperienza in ambienti cloud nativi, preferibilmente su AWS.
• Conoscenza di architetture Big Data, sia in cloud che on premise.

Mansioni

• Creare e mantenere architetture di pipeline dati ottimali su AWS.
• Mentoring di altri ingegneri sulle best practices di coding.

Conoscenze

AWS

Data Science

Data Engineering

Java

Python

SQL

Agile methodologies

Problem solving

Formazione

Certificazioni AWS: Solutions Architect e/o Data Analytics

Strumenti

AWS GLUE

AWS Lambda

Talend

Informatica

Apache Spark

Databricks

Azure Data Factory

Azure Synapse

CloudWatch

ELK stack

Descrizione del lavoro

NTT DATA, Trusted Global Innovator, è tra i principali player a livello mondiale in ambito IT services. Con più di 140.000 professionisti in oltre 50 Paesi, siamo protagonisti e acceleratori della trasformazione digitale offrendo soluzioni tecnologiche e innovative su misura.

Le persone sono il motore di NTT DATA: ogni individuo con la propria unicità, talento e attitudine. Abbiamo costruito una Smile Working Company in cui cura, ascolto, benessere e sviluppo delle competenze sono priorità. I nostri spazi di lavoro favoriscono comunità e scambio di esperienze. Guardiamo al futuro con passione e cerchiamo anche il tuo talento!

Responsabilità

Per la Data Intelligence Line, NTT DATA cerca un AWS Data Architect.

Il ruolo consiste nel supportare i clienti in progetti di AWS Data Platform, collaborando con analisti di business e solution architect per comprendere casi d'uso, bisogni di dati e obiettivi di risultato. Si tratta di un ingegnere che può fare da ponte tra Data Science e Data Engineering, con comprensione di entrambi i mondi.

Responsabilità specifiche

1. Creare e mantenere architetture di pipeline dati ottimali, progettando e implementando soluzioni di ingestione dati su AWS con servizi come GLUE, Lambda, o tecnologie di gestione dati come Talend o Informatica.
2. Progettare e ottimizzare modelli di dati su AWS Cloud utilizzando servizi come Redshift, DynamoDB, RDS, S3.
3. Progettare architetture operative e condurre performance engineering per grandi data lake in ambienti di produzione.
4. Partecipare a workshop di design con i clienti, fornendo tradeoff e raccomandazioni.
5. Mentoring di altri ingegneri sulle best practices di coding e problem solving.

Competenze richieste

1. Esperienza in ambienti cloud nativi, preferibilmente di almeno 5 anni su AWS.
2. Conoscenza di architetture Big Data, sia in cloud che on premise.
3. Esperienza in infrastruttura e networking AWS.
4. Conoscenza dei servizi AWS: Kinesis, Kafka, Database Migration Service, S3, RDS, Redshift, DynamoDB, EC2, Lambda, ECS, EKS.
5. Capacità di sviluppare proof-of-concept per esigenze specifiche, utilizzando le tecnologie più appropriate.
6. Esperienza nella migrazione di workload da on premise a cloud.
7. Capacità di monitorare infrastrutture distribuite con strumenti AWS o open source come CloudWatch, Prometheus, ELK stack.
8. Provenienza in Java, Scala, Python, shell scripting.
9. Esperienza con Apache Spark, Databricks, Azure Data Factory, Azure Synapse e altri strumenti ETL/ELT Azure.
10. Certificazioni AWS: Solutions Architect e/o Data Analytics.
11. Esperienza con metodologie Agile e Kanban.
12. Conoscenza di SQL e strumenti di gestione del codice come AWS CodeCommit o GitHub.

Luoghi di lavoro: Bologna, Roma, Milano, Torino, Bari, Cosenza, Napoli, Treviso, Pisa, Salerno.