Senior Data Platform Lead - Cloud & AI Enablement

Adecco

Varese

Ibrido

EUR 55.000 - 65.000

Tempo pieno

7 giorni fa

Candidati tra i primi

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Una candidatura completa in un minuto — curriculum e lettera di presentazione personalizzati, pronti da inviare.

Supera i filtri ATS

Vantaggi offerti da questo lavoro

Mensa aziendale

Assicurazione sanitaria

Smart Working 40-50%

Premio Welfare

Formazione aziendale

Descrizione del lavoro

Adecco Italia SpA – Divisione Consulting cerca un Data Architect Lead per un grande gruppo industriale a Milano centro Missori. Ruolo chiave nella governance di architetture dati e piattaforme data scalabili, con focus su AI e advanced analytics.

La risorsa collaborerà con Analytics, AI ed Enterprise Architecture, traducendo requisiti di business in soluzioni data-driven, guidando progetti internazionali e garantendo efficienza operativa e innovazione.

Competenze

Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica o STEM.
10 anni di esperienza nel mondo Data/Analytics, con almeno 3 anni in ruoli di Data Architect Lead o Data Platform Lead.
Certificazioni cloud o data (AWS Solution Architect, Azure Data Engineer, Google Professional Data Engineer).
Esperienza con piattaforme cloud (Azure, AWS o Google Cloud).
Conoscenza di architetture dati moderne: Data warehouse, Data lake, Lakehouse.
Esperienza con tecnologie di integrazione dati e pipeline ETL/ELT.
Buona conoscenza di modellazione dati (star schema, data vault, modelli dimensionali).
Conoscenza di strumenti di data governance, catalogazione e qualità dei dati.
Ottima conoscenza di SQL e concetti di gestione database;
Capacità di tradurre requisiti di business in architetture dati scalabili.

Mansioni

Definire e progettare l'architettura dati enterprise scegliendo i paradigmi più adatti al contesto aziendale (Data lakehouse, Data mesh, Architetture event-driven).
Guidare la progettazione e l'implementazione della data platform aziendale su cloud garantendo performance, scalabilità orizzontale e resilienza operativa.
Stabilire standard, linee guida e best practice per la gestione e l'integrazione dei dati.
Collaborare con i team di Data engineering per la progettazione di pipeline di gestione, trasformazione e orchestrazione dei dati.
Supportare l'implementazione di soluzioni di Data governance, Data quality e Metadata management.
Collaborare con stakeholder di business per tradurre requisiti analitici in soluzioni architetturali scalabili.
Supportare iniziative di advanced analytics, machine learning e AI.
Valutare e introdurre nuove tecnologie e strumenti per migliorare la piattaforma dati aziendale.