Data Specialist

TECHSON; Novara; In loco; EUR 40.000 - 60.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda tecnologica cerca un Consulente Tecnico Databricks con almeno 3-4 anni di esperienza in data engineering e conoscenza dei principali strumenti cloud. Il candidato ideale ha ottime competenze in Python, SQL e PySpark. Responsabilità includono progettare soluzioni analitiche su Databricks e ottimizzare i workflow di processamento dati. Si offre un'opportunità interessante per contribuire a progetti innovativi.

Competenze

• Esperienza di almeno 3-4 anni su Databricks e progetti di data engineering.
• Ottima conoscenza di Python, SQL e PySpark.
• Esperienza in progettazione e ottimizzazione di pipeline di dati.

Mansioni

• Progettare e implementare data pipeline su Databricks Cloud.
• Ottimizzare i workflow di data processing.
• Collaborare all’integrazione dei processi di machine learning.

Conoscenze

Databricks

Python

SQL

PySpark

Cloud (Azure, AWS, GCP)

Descrizione del lavoro

Consulente Tecnico Databricks (min. 3-4 anni esperienza)

Competenze richieste (Must-Have) Esperienza comprovata di almeno 3-4 anni su Databricks e progetti di data engineering in ambiente cloud (preferibilmente Azure, ma vanno bene anche AWS o GCP). Ottima conoscenza di Python (essenziale), SQL e PySpark. Esperienza in progettazione, sviluppo e ottimizzazione di pipeline di dati, Data Lake, e Spark. Conoscenza di concetti ETL / ELT, data warehousing, data modeling, e best practice di sicurezza e governance dati.

Competenze preferenziali (Nice-to-have) Esperienza in DAX (ad esempio per integrazione Power BI o modelli di analytics avanzati). Conoscenza di Scala e Databricks Connect. Esperienza con PyTorch e TensorFlow per progetti di machine learning e deep learning su Databricks. Esperienza con DevOps (Azure DevOps / Jenkins) e strumenti CI / CD. Certificazioni Databricks Associate o Professional.

Responsabilità tipiche Progettare e implementare data pipeline e soluzioni analytics / ML scalabili su Databricks Cloud. Ottimizzare workflow di data processing, identificando e risolvendo colli di bottiglia. Collaborare all’integrazione e automazione dei processi di machine learning, incluse pipeline PyTorch / TensorFlow quando richiesto. Garantire monitoraggio, qualità e sicurezza dei dati su tutto il ciclo di vita dei progetti. Supportare team interni e clienti nella migrazione, ottimizzazione e gestione delle infrastrutture dati su Databricks.