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Allata
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201 – 500 Dipendenti
Sponsor per visto H1BAssistenza sanitariaAutomotiveLogistica
Allata è una società di consulenza globale che aiuta le organizzazioni a tradurre la strategia digitale in miglioramenti concreti per il business. I suoi team operano nell’ambito della strategia, dell’esperienza cliente, del cloud e della tecnologia, dei dati e dell’intelligenza artificiale, supportando i clienti nei percorsi di modernizzazione, personalizzazione ed efficienza operativa. Allata serve settori come l’automotive, la sanità, la logistica, i servizi finanziari e l’alta tecnologia, facendo leva sull’esperienza di ex responsabili IT e professionisti della consulenza per guidare iniziative digitali complesse.
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Offerte dell’azienda

Responsabile della piattaforma dati Databricks (da remoto, Texas)

Guidi l’architettura e la realizzazione di piattaforme Lakehouse governate e data warehouse aziendali per Allata. Coordini le pipeline di dati, la sicurezza, la scalabilità e lo sviluppo di prodotti dati.

USStati UnitiTXTexasDa remotoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: ingleseData scientist
AirflowAWSAzureCloudETLGrafanaJenkinsMS SQL ServerOraclePostgresPrometheusPySparkScalaSparkSQLUnity

Descrizione

  • Definire l’architettura, le scelte tecnologiche, i modelli di riferimento e i progetti di integrazione per piattaforme Lakehouse e data warehouse aziendali.
  • Creare modelli concettuali, logici e fisici per prodotti dati multi-tenant e specifici per settore.
  • Standardizzare i livelli dei dati per acquisizione, archiviazione grezza, cura e distribuzione.
  • Definire pratiche di governance per metadati, cataloghi, lineage, contratti dei dati e classificazione.
  • Definire controlli di sicurezza e conformità per accesso, mascheramento, crittografia, segmentazione della rete e audit.
  • Pianificare scalabilità della piattaforma, alta disponibilità, disaster recovery, capacità e gestione dei costi.
  • Guidare la selezione e l’integrazione di Databricks, Delta Lake, Delta Live Tables, Fivetran, Azure Data Factory o Data Fabric, oltre a strumenti di orchestrazione e monitoraggio.
  • Definire e applicare pratiche CI/CD per gli asset di dati, inclusi test, rilasci automatizzati e piani di rollback.
  • Definire gli approcci per l’acquisizione batch e in streaming, la compattazione, il partizionamento e l’archiviazione.
  • Stabilire standard di osservabilità per metriche, SLA, dashboard, log, tracce e avvisi.
  • Fornire leadership tecnica e mentoring ai team di Data Engineering.
  • Esaminare l’architettura e il codice dei componenti critici.
  • Collaborare con i responsabili dei prodotti dati e con gli stakeholder di Sicurezza, Infrastruttura, BI e ML per trasformare i requisiti in soluzioni e roadmap.
  • Sviluppare, testare e distribuire moduli di elaborazione con Spark, PySpark o Scala, Spark SQL e procedure archiviate.
  • Sviluppare e ottimizzare pipeline di dati su Databricks e piattaforme database.
  • Applicare pratiche DevOps, infrastruttura come codice, CI/CD, test automatizzati e controllo delle versioni.
  • Risolvere problemi complessi di qualità, prestazioni e disponibilità dei dati e promuovere miglioramenti continui.

Requisiti

  • Esperienza pregressa come architetto o responsabile tecnico di piattaforme dati aziendali.
  • Conoscenza pratica delle tecnologie Databricks, tra cui Delta Lake, Unity Catalog, Delta Live Tables, Auto Loader e Structured Streaming.
  • Ottima conoscenza di Spark, PySpark e/o Scala, Spark SQL e ottimizzazione di processi distribuiti.
  • Esperienza nella progettazione di data warehouse e Lakehouse.
  • Conoscenza pratica dei modelli Medallion, Lambda e Kappa.
  • Esperienza nell’integrazione di strumenti SaaS, ETL o connettori come Fivetran.
  • Esperienza con strumenti di orchestrazione come Airflow, Azure Data Factory e Data Fabric.
  • Esperienza con database relazionali e ibridi, tra cui MS SQL Server, PostgreSQL, Oracle, Azure SQL e AWS RDS/Aurora o equivalenti.
  • Padronanza del CI/CD delle pipeline di dati con Azure DevOps, GitHub Actions, Jenkins o strumenti simili.
  • Esperienza nel confezionamento e nella distribuzione di artefatti come file .whl e container.
  • Esperienza con elaborazione batch e streaming, compattazione dei file, partizionamento e ottimizzazione dello storage.
  • Conoscenza di sicurezza cloud, IAM/RBAC, crittografia, concetti VPC/VNet e networking cloud.
  • Familiarità con strumenti di osservabilità e monitoraggio come Prometheus, Grafana, Datadog o servizi cloud nativi.
  • Costituisce un plus l’esperienza nell’automazione di pipeline CI/CD e nello sviluppo basato su trunk.
  • Costituiscono un plus competenze avanzate di PySpark.
  • Costituiscono un plus competenze avanzate nell’ottimizzazione e nell’orchestrazione dei flussi di lavoro Spark.
  • Costituiscono un plus certificazioni Databricks, di architettura cloud o in ambito dati.
  • Capacità di individuare, diagnosticare e risolvere problemi complessi relativi ai dati.
  • Ottime capacità di collaborazione e comunicazione.
  • Curiosità e apertura verso nuovi strumenti, tecnologie e metodi.

Benefit

  • Ruolo a tempo pieno.
  • Ambiente di lavoro inclusivo e basato sulle pari opportunità.
  • Impegno a favore della diversità.

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