Data Engineering Lead
Summary
Data Engineering Lead at a multinational company (hired via Michael Page) in Milan: owns the end-to-end data architecture and cloud data warehouse (BigQuery/Snowflake/Redshift), builds Python/dbt/Airflow/Airbyte pipelines, integrates AI into data processes, and mentors a team of data engineers.
Categoria: Technology & Telecoms
Luogo di lavoro: Milano e provincia
Opportunità per un Data Engineering Lead all'interno di una primaria realtà multinazionale impegnata in un importante percorso di evoluzione tecnologica e valorizzazione strategica del dato. Il ruolo combina responsabilità architetturali, leadership tecnica e attività operative, con l'obiettivo di guidare lo sviluppo e l'evoluzione della piattaforma dati aziendale.
- Definire e governare l'architettura dati end-to-end, garantendo scalabilità, performance e sostenibilità nel lungo periodo.
- Disegnare l'evoluzione della piattaforma dati e della relativa roadmap tecnologica.
- Gestire e ottimizzare ambienti di data warehouse cloud, assicurandone affidabilità, qualità ed efficienza operativa.
- Progettare e sviluppare pipeline dati in produzione, contribuendo direttamente alle attività di sviluppo e automazione.
- Promuovere l'adozione di moderne pratiche di Data Engineering e Data Governance.
- Supportare l'integrazione di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale nei processi e nelle architetture dati.
- Coordinare e far crescere un team di Data Engineer attraverso mentorship, revisione del codice e indirizzo tecnico.
- Collaborare con stakeholder tecnologici e di business per tradurre esigenze aziendali in soluzioni dati efficaci e scalabili.
- Monitorare standard qualitativi, documentazione, processi di rilascio e miglioramento continuo della piattaforma.
Requisiti
Solida esperienza nella progettazione di architetture dati e modelli dati complessi.Esperienza su piattaforme di data warehouse cloud quali BigQuery, Snowflake, Redshift o soluzioni equivalenti.Conoscenza approfondita di strumenti per orchestrazione, trasformazione e integrazione dei dati, inclusi dbt, Airflow e Airbyte.Ottima padronanza di Python applicato allo sviluppo di pipeline e strumenti di Data Engineering.Familiarità con architetture streaming e relative tecnologie costituisce un elemento preferenziale.Interesse verso l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale ai processi di Data Engineering.Esperienza richiestaEsperienza significativa in ruoli di Data Engineering e/o Data Architecture in contesti tecnologici strutturati.Esperienza nella guida tecnica di piccoli team e nella definizione di standard ingegneristici.Comprovata esperienza nella gestione di architetture dati, piattaforme di analytics e processi di integrazione dati in ambienti produttivi.Titolo di studioLaurea in Informatica, Ingegneria o discipline affini, oppure esperienza professionale equivalente.Leadership tecnica e capacità di mentorship.Efficaci capacità comunicative e relazionali.Approccio pragmatico e orientato alla soluzione.