Hybrid Data Platform Engineer – ETL/ELT & Spark

Lutech; Bergamo; Ibrido; EUR 31.500 - 38.500; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Ticket Restaurant

Descrizione del lavoro

Lutech, Grassobbio (Bergamo), ricerca un Data Engineer per la practice Data Analytics. Lavorerai su pipeline ETL/ELT, architetture dati distribuite e modernizzazione dello stack dati aziendale.

Il ruolo richiede almeno 2–3 anni di esperienza in Data Engineering, laurea STEM, conoscenza di SQL, Python e PySpark, e competenze su Microsoft Fabric e/o Databricks e Azure Data Services. Offriamo un'inserzione ibrida con retribuzione iniziale competitiva.

Competenze

• Esperienza di almeno 2-3 anni in ambito Data Engineering.
• Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o discipline STEM equivalenti
• Esperienza con moderne data platform, preferibilmente Microsoft Fabric e/o Databricks
• Ottima conoscenza di SQL e delle principali tecniche di modellazione dati
• Conoscenza di Python e PySpark
• Esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT
• Conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e dei principali concetti di cloud architecture

Mansioni

• Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per l'integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee
• Realizzare architetture dati distribuite (on-premise, cloud o ibride) basate su tecnologie come Hadoop e Spark
• Implementare e gestire soluzioni su modern data platform, in particolare Microsoft Fabric e/o Databricks
• Progettare modelli dati secondo le logiche di Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse, adottando la Medallion Architecture
• Presidiare attività di performance tuning, controllo della qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione

Conoscenze

Data Engineering

SQL

Python

PySpark

Databricks

Microsoft Fabric

ETL/ELT pipelines

Azure Cloud

Data Modeling

Formazione

Laurea in Informatica/Ingegneria Informatica

Strumenti

Databricks

Microsoft Fabric

Descrizione del lavoro

Lutech, Grassobbio (Bergamo), ricerca un Data Engineer per la practice Data Analytics. Lavorerai su pipeline ETL/ELT, architetture dati distribuite e modernizzazione dello stack dati aziendale.

Il ruolo richiede almeno 2–3 anni di esperienza in Data Engineering, laurea STEM, conoscenza di SQL, Python e PySpark, e competenze su Microsoft Fabric e/o Databricks e Azure Data Services. Offriamo un'inserzione ibrida con retribuzione iniziale competitiva.