Senior Data Engineer

Agap2 Italia; Caserta; Remoto; EUR 45.000 - 65.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Una società di consulenza ingegneristica cerca un Senior Data Engineer con esperienza nel settore bancario. Sarai responsabile della progettazione e sviluppo di pipeline dati scalabili, collaborando con team di Data Analyst e Data Scientist. Cerchiamo candidati proattivi con ottime capacità comunicative e almeno 4 anni di esperienza.

Competenze

• 4-5 anni di esperienza nel settore banking.
• Esperienza con architetture data lake/data warehouse in ambito enterprise.
• Capacità di analisi e problem solving.

Mansioni

• Progettazione e sviluppo di pipeline ETL / ELT.
• Implementazione di workflow con Airflow.
• Collaborare con stakeholders per l'integrazione delle fonti dati.

Conoscenze

Databricks

DBT

Airflow

PySpark

SQL

Descrizione del lavoro

CHI SIAMO

AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy.

Presente in 14 paesi europei con oltre 10.000 dipendenti, abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società : AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.

Senior Data Engineer – Settore Banking

Località : Remoto

Esperienza richiesta : 4–5 anni

Settore : Banking / Finanziario

Descrizione del ruolo

Siamo alla ricerca di un Senior Data Engineer con solida esperienza nel settore banking , che sia in grado di progettare, sviluppare e ottimizzare pipeline dati scalabili e affidabili. La risorsa lavorerà a stretto contatto con team di Data Analyst, Data Scientist e architetti IT, contribuendo alla definizione delle best practice e alla continua evoluzione della data platform aziendale.

Responsabilità principali

• Progettazione e sviluppo di pipeline ETL / ELT in ambienti cloud e Big Data.
• Implementazione di workflow di orchestrazione tramite Airflow.
• Modellazione, trasformazione e validazione dei dati mediante DBT.
• Sviluppo di soluzioni data-driven con Databricks , utilizzando PySpark e SQL.
• Garantire qualità, sicurezza e governance dei dati secondo gli standard di settore.
• Collaborare con stakeholder tecnici e di business per l'integrazione e l’ottimizzazione delle fonti dati.

Competenze tecniche richieste

• Databricks (obbligatorio)
• DBT (obbligatorio)
• Airflow
• Linguaggi di programmazione PySpark e SQL
• Esperienza con architetture data lake / data warehouse in ambito enterprise

Competenze trasversali

• Capacità di analisi e problem solving
• Ottime doti comunicative e predisposizione al lavoro in team
• Proattività e orientamento al risultato

Nice to have

• Conoscenza del dominio finanziario e dei principali processi bancari
• Familiarità con ambienti cloud (Azure, AWS o GCP)

Non esitare, candidati!