Senior Databricks Architect - Remote & Cloud Data Engineer

TAI Solutions; Toscana; À distance; EUR 70 000 - 110 000; Plein temps

Résumé du poste

T.A.I. Software Solution s.r.l. cerca un Senior Databricks Data Engineer per le sedi di Pisa, Firenze, Milano, Roma, con possibilità di Smart Working e Full Remote. Sarai parte della Business Line Data Engineering & AI, guidando architetture e soluzioni dati avanzate su Cloud.

Richiesta esperienza 4–5 anni nel Data, forte propensione all'innovazione e allo sviluppo di pipeline scalabili, con focus su Databricks e integrazione di modelli AI generativi.

Qualifications

• Solida formazione in engineering e almeno 4–5 anni nel Data Engineering.
• Competenza su Databricks (Workspace, Repos, Jobs, DLT) e Spark con ottimizzazione.
• Padronanza di Python e SQL per calcolo distribuito.
• Esperienza in cloud (AWS/Azure/GCP) con enfasi su AWS e GCP.

Responsabilités

• Progettare e ottimizzare architetture dati (Lakehouse, Data Mesh) su Databricks.
• Ingegnerizzare pipeline dati per modelli ML e Generative AI (RAG/LLM).
• Integrare servizi cognitivi e LLM nei flussi dati per estrarre valore.
• Redigere architetture (HLD/LLD) e guidare scelte tecnologiche col cliente.
• Aiutare i team junior e fornire riferimento tecnico ai clienti.

Connaissances

Databricks ecosystem

Apache Spark

Python

SQL

Cloud AWS

Cloud Azure

Cloud GCP

Unity Catalog / Databricks

ETL/ELT pipelines

AI/ML integration

Data Lakehouse

Data Mesh

RAG / LLM integration

CI/CD / GitOps

Networking in cloud/hybrid

Formation

Laurea in discipline scientifiche

Outils

Delta Lake

Parquet

Iceberg

GitLab CI/CD

Jenkins

ArgoCD

Flux

Description du poste

T.A.I. Software Solution s.r.l. cerca un Senior Databricks Data Engineer per le sedi di Pisa, Firenze, Milano, Roma, con possibilità di Smart Working e Full Remote. Sarai parte della Business Line Data Engineering & AI, guidando architetture e soluzioni dati avanzate su Cloud.

Richiesta esperienza 4–5 anni nel Data, forte propensione all'innovazione e allo sviluppo di pipeline scalabili, con focus su Databricks e integrazione di modelli AI generativi.