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Lutech

Senior Data Engineer

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Summary

Senior Data Engineer in Lutech's Data Analytics practice: design modern, scalable data architectures and ETL/ELT pipelines integrating heterogeneous sources, build Data Warehouse/Data Lake/Lakehouse models, and mentor junior engineers. Hybrid role in Milano or Grassobbio; core stack is Python, PySpark and SQL (Spark/Hadoop).

Overview

In qualità di Senior Data Engineer nella practice Data Analytics, progetti architetture dati moderne e pipeline scalabili per integrazione di dati eterogenei. Lavori in un contesto tecnico avanzato, collaborando con team e stakeholder di business per soluzioni data-driven e mentoring di risorse junior. L’opportunità combina innovazione, tecnologie come data platforms e una cultura inclusiva orientata alle persone. Un ruolo cruciale per guidare progetti di data engineering e contribuire al nostro percorso di Digital Evolution.

Retribuzione / Benefits
  • Ticket Restaurant
  • inquadramento livello 1 CCNL Commercio
  • retribuzione annua lorda a partire da 45.000
  • modalità ibrida Milano o Grassobbio
Responsabilità
  • Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrazione di dati da sorgenti eterogenee
  • Progettare e implementare architetture dati distribuite, on-prem, cloud o ibride
  • Sviluppare e ottimizzare modelli dati per Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse
  • Collaborare con team tecnici e stakeholder di business per definire soluzioni dati
  • Affiancare e supportare la crescita professionale di figure junior del team
Requisiti fondamentali
  • Esperienza di almeno 4 anni in ambito Data Engineering
  • Laurea in Informatica o Ingegneria Informatica o discipline STEM equivalenti
  • Ottima conoscenza di Python e PySpark
  • Ottima conoscenza di SQL e delle principali tecniche di modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse)
  • Esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT e nell'integrazione di dati da sorgenti eterogenee
  • Esperienza nella progettazione e realizzazione di architetture dati distribuite, on-prem, cloud o ibride (es. Hadoop, Spark)
  • Problem solving
  • Collaborazione con team tecnici e stakeholder di business
  • Orientamento alla qualità del codice
  • Python
  • PySpark
  • SQL

Skills

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See also

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