Technical Leader | Data Analytics | Milano

Lutech SpA; Milano; In loco; EUR 90.000 - 130.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Lutech SpA cerca un Technical Leader per la Practice Data Analytics. Progetterai architetture di data analytics su AWS e guiderai le scelte tecniche, lavorando su gestione, integrazione, elaborazione e analisi dei dati.

Mantenendo una visione completa dell’architettura, coordinerai componenti serverless e workflow. Le responsabilità includono progettare soluzioni basate su AWS Aurora/Redshift/Glue/Athena e costruire pipeline con Lambda, Step Functions, SQS e SNS, oltre a sviluppare componenti

Competenze

• Conoscenza approfondita di architetture data analytics su AWS.
• Capacità di progettare soluzioni data end-to-end e di guidare scelte tecnologiche.

Mansioni

• Progettare architetture di data analytics basate su AWS Aurora, Redshift, Glue e Athena.
• Definire componenti serverless e workflow con AWS Lambda, Step Functions, SQS e SNS.
• Progettare e sviluppare componenti data usando Python/Java, SQL, Spark SQL e PySpark.
• Gestire infrastruttura come codice e pipeline con Terraform e strumenti di CI/CD (GitHub/GitLab/Jenkins).
• Definire autorizzazioni e policy di accesso con AWS IAM & Policy.

Conoscenze

AWS

Python

Java

SQL

Spark SQL

PySpark

Strumenti

AWS Aurora

Amazon Redshift

AWS Glue

Amazon Athena

Terraform

GitHub

GitLab

Jenkins

AWS IAM & Policy

Descrizione del lavoro

Come Technical Leader all'interno della Practice Data Analytics, ti occuperai della progettazione di architetture di data analytics su ecosistema AWS, contribuendo alla definizione delle scelte tecniche e alla realizzazione di soluzioni dati. Opererai su servizi di gestione, integrazione, elaborazione e analisi del dato, mantenendo una visione completa dell'architettura.

Le tue responsabilità saranno:

• Progettare architetture di data analytics basate su AWS Aurora, Amazon Redshift, AWS Glue e Amazon Athena;
• Definire componenti serverless e workflow attraverso AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon SQS e Amazon SNS;
• Progettare e sviluppare componenti data utilizzando Python e/o Java, SQL, Spark SQL e PySpark;
• Gestire l'infrastruttura come codice e i processi di rilascio attraverso Terraform e pipeline GitHub, GitLab o Jenkins;
• Definire autorizzazioni e policy di accesso mediante AWS IAM & Policy, mantenendo una visione architetturale complessiva della soluzione.