Data Architect Senior Specialist

Speckand; Padova; In loco; EUR 50.000 - 70.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Speckand è alla ricerca di un/a Data Architect per il team di Data Management. Il candidato contribuirà alla progettazione della piattaforma dati utilizzando tecnologie avanzate come AWS e Databricks, assicurando la governance e la qualità dei dati.

Richiesta esperienza di 3-5 anni in ambito architettura dati e competenze in Apache Spark, Python e Java. Modalità di lavoro ibrida e possibilità di smart working sono disponibili.

Competenze

• Esperienza di almeno 3-5 anni in architettura dati o data engineering.
• Competenze avanzate in Python e/o Java per pipeline dati.
• Familiarità con strumenti di orchestrazione e trasformazione dati.

Mansioni

• Progettare e mantenere l'architettura della piattaforma dati.
• Definire standard per la gestione della governance del dato.
• Collaborare con team di Data Engineering e Data Science.

Conoscenze

Apache Spark

Databricks

Python

Java

AWS (S3, Glue, Athena)

Data Governance

Machine Learning

Formazione

Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica

Strumenti

AWS Solutions Architect

AWS Data Analytics

Apache Airflow

dbt

Descrizione del lavoro

In un contesto in costante evoluzione normativa e tecnologica, stiamo cercando un/a Data Architect da inserire nell’area Data Management. Il/la candidato/a sarà parte attiva nella progettazione e governo dell’architettura dati aziendale, contribuendo alla costruzione di una piattaforma dati moderna, scalabile e orientata al dato come asset strategico.

Le principali responsabilità

• Progettare e mantenere l’architettura della piattaforma dati (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) su AWS e Databricks
• Definire standard, best practice e linee guida architetturali per la gestione e la governance del dato (data modeling, data lineage, data quality, data catalog)
• Disegnare e supervisionare pipeline di ingestione, trasformazione e distribuzione dei dati utilizzando Apache Spark, Databricks e servizi AWS
• Guidare la scelta delle tecnologie e dei pattern architetturali (batch, streaming, lambda/kappa architecture, medallion architecture) in base ai requisiti di business
• Sviluppare componenti e prototipi in Java e Python per validare soluzioni architetturali e accelerare l’adozione di nuovi pattern
• Collaborare con i team di Data Engineering, Data Science, BI e Product per garantire coerenza architetturale e qualità dei dati end-to-end
• Presidiare aspetti di sicurezza, compliance e data governance (GDPR, controllo degli accessi, cifratura, auditing) all’interno della piattaforma dati
• Valutare e introdurre nuove tecnologie e framework del panorama dati (Apache Iceberg, Delta Lake, dbt, Apache Kafka, Flink) in ottica di miglioramento continuo
• Collaborare con i team di Data Science e AI/ML per progettare infrastrutture dati a supporto di modelli di Machine Learning e soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa (Feature Store, model serving, RAG pipeline, LLMOps)
• Supportare l’adozione di servizi AWS AI/ML garantendo la disponibilità e la qualità dei dati necessari all’addestramento e all’inferenza dei modelli
• Esperienza di almeno 3-5 anni in ambito architettura dati, data engineering o ruoli analoghi
• Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini; certificazioni AWS (es. AWS Solutions Architect, AWS Data Analytics) o Databricks sono considerate un plus
• Solida conoscenza di Apache Spark e Databricks (Spark SQL, Structured Streaming, Delta Lake, Unity Catalog)
• Competenze avanzate in Python e/o Java per lo sviluppo di pipeline dati e componenti di integrazione
• Esperienza concreta con i principali servizi AWS per i dati: S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Kinesis, Lake Formation, Step Functions, IAM
• Conoscenza approfondita dei paradigmi di data modeling (relazionale, dimensionale, Data Vault) e dei formati di storage columnar (Parquet, ORC, Iceberg, Delta)
• Familiarità con strumenti di orchestrazione (Apache Airflow, Databricks Workflows) e di trasformazione dati (dbt)
• Conoscenza dei principi di data governance, data quality e metadata management; gradita esperienza con soluzioni di data catalog (es. Apache Atlas, AWS Glue Data Catalog, Databricks Unity Catalog)
• Comprensione delle architetture streaming (Apache Kafka, Kinesis Data Streams) e dei relativi pattern di integrazione
• Capacità di lavorare in ambienti Agile/DevOps; conoscenza di IaC (Terraform, CloudFormation) e CI/CD per pipeline dati costituisce un plus
• Ottime capacità comunicative e relazionali, con attitudine al problem solving, alla collaborazione cross-funzionale e alla condivisione della conoscenza tecnica
• Conoscenza dei principali paradigmi e tecnologie di AI/ML applicati ai dati: MLflow, SageMaker, Databricks MLflow/AutoML, Vector Database (es. Pinecone, OpenSearch, pgvector) e architetture per Generative AI (RAG, embedding pipeline, LLM fine-tuning)
• Familiarità con il ciclo di vita end-to-end dei modelli ML (MLOps/LLMOps): versionamento dei dati e dei modelli, feature engineering, monitoraggio del modello in produzione e data drift detection

Modalità di lavoro: ibrida, con ampia possibilità di smart working.
Sede di lavoro: San Donato Milanese, Padova, Roma o Mangone (CS)