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knowmad mood
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1001 – 5000 Dipendenti
Assistenza sanitariaConsulenzaLogistica
knowmad mood è un’azienda multinazionale di trasformazione digitale e servizi tecnologici che aiuta le organizzazioni a modernizzare le proprie operazioni, le esperienze dei clienti e le piattaforme tecnologiche. Il suo lavoro combina consulenza, sviluppo software e competenze tecniche nei settori dei canali digitali e del commercio, UX/UI, mobile, piattaforme, dati e analisi, infrastrutture cloud tra cui AWS, intelligenza artificiale, blockchain, IoT, DevOps, garanzia della qualità, testing, sicurezza, architettura delle soluzioni e governance di Atlassian e dell’IT. L’azienda serve clienti B2B nei settori bancario, delle telecomunicazioni, del commercio al dettaglio, sanitario, energetico, automobilistico e logistico, con un’attenzione particolare a soluzioni digitali scalabili e alla trasformazione tecnologica a lungo termine.
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Offerte dell’azienda

Senior Data Engineer, Databricks (da remoto in Spagna)

Senior Data Engineer responsabile della creazione di piattaforme dati cloud-native con Databricks, Apache Spark e Azure. Il ruolo si concentra su soluzioni dati scalabili a supporto delle attività di trasformazione digitale di knowmad mood.

ESSpagnaDa remotoTempo pienoSeniorLingua Richiesta: ingleseLingua Richiesta: spagnoloIngegnere dei dati
ApacheAzureCloudETLKafkaPySparkPythonSparkSQLUnity

Descrizione

  • Progettare e sviluppare architetture dati scalabili basate sul cloud, con particolare attenzione a prestazioni, sicurezza, affidabilità ed efficienza dei costi
  • Guidare le best practice di data engineering utilizzando Databricks, Apache Spark e moderne tecnologie per le piattaforme dati
  • Creare framework di ingestione riutilizzabili e pattern di riferimento per integrare applicazioni aziendali, API, piattaforme di streaming e fonti esterne
  • Creare, mantenere e ottimizzare pipeline dati, servizi di piattaforma e implementazioni di riferimento
  • Fornire indicazioni tecniche e fare da mentore ai team sui processi ETL/ELT, sugli standard di data engineering e sulle funzionalità della piattaforma
  • Implementare la governance dei dati, la catalogazione e il monitoraggio della qualità per mantenere dataset affidabili e ben documentati
  • Collaborare con Data Architect, Data Scientist, analisti e team aziendali per trasformare i requisiti in soluzioni tecniche scalabili
  • Promuovere miglioramenti continui nella piattaforma dati, negli standard di sviluppo e nell’eccellenza operativa

Requisiti

  • Più di cinque anni di esperienza pratica nel Data Engineering e in ambienti Big Data
  • Ampia esperienza con Databricks e Apache Spark, incluso PySpark
  • Esperienza nella progettazione e nell’implementazione di soluzioni dati su Microsoft Azure
  • Solide competenze in SQL e Python, inclusi codice pulito e principi di programmazione orientata agli oggetti
  • Esperienza con Azure Event Hubs e Kafka
  • Solida conoscenza della modellazione dimensionale e dei principi di progettazione dei Data Warehouse
  • Esperienza nella creazione di piattaforme dati cloud-native scalabili, affidabili e facilmente manutenibili
  • Eccellenti capacità di comunicazione e gestione degli stakeholder
  • Capacità di influenzare e guidare i team senza responsabilità diretta sulla realizzazione dei progetti
  • Approccio proattivo e orientato alle soluzioni, con attenzione al miglioramento continuo
  • Conoscenza avanzata dell’inglese
  • È considerata un valore aggiunto l’esperienza con l’architettura Databricks Lakehouse, Delta Lake, Unity Catalog, Databricks Workflows, Data Governance e DataOps
  • Sono considerate un valore aggiunto le certificazioni Databricks, come Databricks Certified Data Engineer Associate o Professional

Benefit

  • Contratto di lavoro a tempo indeterminato
  • Lavoro da remoto
  • Formazione interna e accesso a certificazioni
  • Piano di compensazione flessibile comprensivo di assicurazione sanitaria, trasporto, buoni per l’assistenza all’infanzia e buoni pasto
  • Programma di segnalazione dei dipendenti con ricompense economiche
  • Eventi, meetup, giornate tecnologiche e conferenze
  • 26 giorni di riposo: 22 giorni di ferie, due giorni personali e il 24 e 31 dicembre come festività predefinite
  • Orario flessibile dalle 8:30 alle 18:00 dal lunedì al giovedì e dalle 8:00 alle 15:00 il venerdì
  • Orario estivo intensivo a luglio e agosto, dalle 8:00 alle 15:00

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