In sintesi
- Mansioni: Progetta e implementa strategie di Data Governance in un ambiente innovativo.
- Azienda: Dinova, dove la trasformazione digitale incontra la passione e l'innovazione.
- Benefit: Contratto a tempo indeterminato, buoni pasto, e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente stimolante con flessibilità operativa e focus sull'innovazione.
- Perché questo lavoro: Contribuisci a progetti ad alto impatto per clienti di primo livello.
- Qualifiche: 6-8 anni di esperienza in Data Governance e competenze avanzate in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 160000 € per anno.
Descrizione azienda Dinova è il luogo in cui la trasformazione digitale si fonde con la passione e l’innovazione.
Creiamo ecosistemi unici in cui tecnologie all’avanguardia, talenti eccezionali, dati avanzati e processi dinamici si fondono in una simbiosi perfetta.
Se sogni di contribuire a rendere le aziende posti migliori in cui lavorare e vivere, allora potresti essere la persona che stiamo cercando!
Posizione Stiamo cercando una figura di Senior Data Governance Expert con una visione tecnica e strategica solida, capace di progettare, configurare e abilitare iniziative di Data Governance all’interno di architetture dati moderne.
La persona entrerà a far parte del nostro team di Data & Analytics, operando su progetti complessi sia in ambito privato che nella pubblica amministrazione, con un ruolo chiave nella definizione e nell’implementazione di modelli di governo del dato su Modern Data Platform.
La persona ideale non si limita a definire policy o linee guida: è una figura hands-on, in grado di configurare gli strumenti, dialogare con i team IT e con le figure di riferimento lato business del cliente, e tradurre requisiti complessi in architetture concrete e scalabili.
- Responsabilità Principali
- Progettazione e implementazione della Data Governance
- Definire e implementare framework di Data Governance su piattaforme dati cloud-native e ibride, in linea con le best practice di settore e con i requisiti normativi (es.
GDPR, normative PA).
- Configurare e gestire strumenti di Data Governance come Dataplex, Apache Atlas, Open Metadata.
- Progettare e mantenere il Data Catalog dei clienti, garantendo qualità, completezza e accuratezza dei metadati.
- Implementare e supervisionare processi di Data Lineage end-to-end, dalla sorgente al consumo analitico.
- Definire e applicare standard di Data Quality e relativi SLA, integrando regole di validazione direttamente nelle pipeline dati.
- Architettura e Modern Data Platform
- Contribuire alla progettazione di architetture Data Mesh e Data Fabric, supportando la decentralizzazione dell’ownership del dato nei singoli domini.
- Applicare principi di Domain-Driven Design (DDD) nella modellazione dei data product e nella definizione dei contratti dati tra domini.
- Collaborare con i team di data engineering per garantire che le pipeline — batch e streaming — rispettino i requisiti di governance sin dalla fase di design (governance by design).
- Master Data Management e Sicurezza del Dato
- Progettare e gestire soluzioni di Master Data Management (MDM), garantendo unicità, coerenza e affidabilità delle entità chiave (Customer 360, prodotti, ecc.).
- Definire e implementare modelli di IAM applicati ai dati: controllo degli accessi basato su ruoli (RBAC), attribute-based access control (ABAC), column/row-level security.
- Collaborare con i team di sicurezza dei clienti per garantire la protezione del dato a riposo e in transito, la corretta classificazione e la gestione della data sensitivity.
- Engagement con il Cliente e Delivery
- Raccogliere, analizzare e negoziare i requisiti del cliente — lato IT e lato business — traducendoli in proposte architetturali chiare e motivate.
- Guidare workshop tecnici e sessioni di discovery, garantendo allineamento su obiettivi, perimetro e roadmap.
- Supportare l’area commerciale nella redazione di risposte a RFI/RFP e nella produzione di materiale tecnico-commerciale (offerte, presentazioni, proof of concept).
- Requisiti
- Almeno 6–8 anni di esperienza in ambito Data Platform e Data Governance, con un track record comprovato su progetti complessi in ambito privato e/o pubblica amministrazione.
- Esperienza diretta nella configurazione operativa degli strumenti di Data Governance, non solo nella consulenza strategica.
- Padronanza di Python e SQL avanzato.
- Solida conoscenza di framework di elaborazione distribuita (Apache Spark) e/o Data Warehouse Cloud (Snowflake, Big Query, Databricks).
- Esperienza con almeno uno — preferibilmente due — dei principali Cloud Provider (GCP, Azure, AWS) e con i rispettivi servizi di governance e data management.
- Padronanza degli strumenti di Data Governance e Data Catalog: Dataplex, Apache Atlas, Open Metadata o equivalenti open source.
- Solida conoscenza di strumenti e metodologie di MDM e Data Quality.
- Esperienza nella gestione del Data Lineage a livello tecnico e di business.
- Conoscenza approfondita di IAM applicato all’ecosistema dati: gestione dei permessi a livello di colonna, riga e dataset; integrazione con
- Padronanza delle architetture Data Mesh, Data Fabric e dei principi di Domain-Driven Design.
- Conoscenza dei principali pattern di integrazione dati (ELT, event-driven, CDC).
- Familiarità con strumenti di orchestrazione (Airflow, Dagster) e di data transformation (dbt).
- Eccellenti capacità di comunicazione con stakeholder tecnici e business, con attitudine al ruolo di trusted advisor.
- Autonomia su perimetri complessi, spirito d’iniziativa e forte orientamento al risultato.
- Esperienza nella gestione di clienti strutturati — enterprise e PA — con capacità di negoziazione e gestione delle aspettative.
- Attitudine al lavoro in team multidisciplinari e in contesti Agile/Scrum.
- Requisiti Preferenziali
- Certificazioni cloud rilevanti: GCP Professional Data Engineer, Azure Data Engineer, Databricks Certified.
- Conoscenza dei principali framework normativi applicati al dato (GDPR, CAD per la PA).
- Esperienza con strumenti di Data Observability (es. Great Expectations).
- Altre informazioni
- Cosa Offriamo
- Progetti ad alto impatto su clienti enterprise e PA di primo livello.
- Ambiente tecnico stimolante, con forte cultura dell’innovazione e della qualità.
- Percorso di crescita strutturato, con piano formativo e supporto alle certificazioni.
- Flessibilità operativa in modalità ibrida
- Contratto a Tempo Indeterminato RAL a partire da 45.000 Euro e commisurato alle reali expertise e competenze, valutate sulla base di test e colloqui Tecnici
- Buoni pasto da 8€
Senior Data Governance Expert datore di lavoro: Injenia
Dinova è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e innovativo dove i talenti possono prosperare. Con progetti ad alto impatto e un forte focus sulla crescita professionale, i dipendenti hanno accesso a percorsi formativi strutturati e supporto per le certificazioni. La flessibilità operativa in modalità ibrida e una cultura aziendale che valorizza la qualità rendono Dinova un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Governance Expert
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Injenia
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Injenia! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Senior Data Governance Expert
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Injenia. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Injenia. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Injenia
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
