Data Engineer: Databricks & Modern Data Platform

Eustema S.p.A.

Bardi

In loco

EUR 45.000 - 65.000

Tempo pieno

2 giorni fa
Candidati tra i primi
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Descrizione del lavoro

Eustema S.p.A. cerca un Data Engineer con 2-3 anni di esperienza per progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT e soluzioni dati su piattaforme moderne all’interno della practice Data Analytics.

Lavorerai con architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride) utilizzando Hadoop e Spark, contribuendo alla modernizzazione dello stack dati aziendale. Richiesta una buona conoscenza di SQL, modellazione dati e Python/PySpark, oltre a familiarità con Microsoft Azure.

Competenze

  • 2-3 anni di esperienza in Data Engineering.
  • Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse).
  • Conoscenza di Python e PySpark.
  • Esperienza con pipeline ETL/ELT e integrazione dati da sorgenti eterogenee.
  • Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e concetti di cloud architecture.

Mansioni

  • Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrazione dati da sorgenti eterogenee
  • Realizzare architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride) usando Hadoop e Spark
  • Implementare e gestire soluzioni su modern data platform (Microsoft Fabric e/o Databricks)
  • Progettare modelli dati secondo Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse seguendo Medallion Architecture
  • Presidiare performance tuning, qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione

Conoscenze

SQL
Data Modeling
Python
PySpark
Teamwork

Strumenti

Microsoft Fabric
Databricks
Azure Data Services

Descrizione del lavoro

Eustema S.p.A. cerca un Data Engineer con 2-3 anni di esperienza per progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT e soluzioni dati su piattaforme moderne all’interno della practice Data Analytics.

Lavorerai con architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride) utilizzando Hadoop e Spark, contribuendo alla modernizzazione dello stack dati aziendale. Richiesta una buona conoscenza di SQL, modellazione dati e Python/PySpark, oltre a familiarità con Microsoft Azure.

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