In sintesi
- Mansioni: Progetta e governa l'architettura dati aziendale con tecnologie all'avanguardia.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore della gestione dei dati.
- Benefit: Lavoro ibrido, smart working, e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con focus su AI/ML e miglioramento continuo.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza costruendo piattaforme dati moderne e scalabili.
- Qualifiche: Esperienza in architettura dati e competenze in Python o Java.
La retribuzione prevista è compresa tra 70000 - 90000 € per anno.
In un contesto in costante evoluzione normativa e tecnologica, stiamo cercando un/a Data Architect da inserire nell’area Data Management. Il/la candidato/a sarà parte attiva nella progettazione e governo dell’architettura dati aziendale, contribuendo alla costruzione di una piattaforma dati moderna, scalabile e orientata al dato come asset strategico.
Le principali responsabilità :
- Progettare e mantenere l’architettura della piattaforma dati (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) su AWS e Databricks.
- Definire standard, best practice e linee guida architetturali per la gestione e la governance del dato (data modeling, data lineage, data quality, data catalog).
- Disegnare e supervisionare pipeline di ingestione, trasformazione e distribuzione dei dati utilizzando Apache Spark, Databricks e servizi AWS.
- Guidare la scelta delle tecnologie e dei pattern architetturali (batch, streaming, lambda/kappa architecture, medallion architecture) in base ai requisiti di business.
- Sviluppare componenti e prototipi in Java e Python per validare soluzioni architetturali e accelerare l’adozione di nuovi pattern.
- Collaborare con i team di Data Engineering, Data Science, BI e Product per garantire coerenza architetturale e qualità dei dati end-to-end.
- Presidiare aspetti di sicurezza, compliance e data governance (GDPR, controllo degli accessi, cifratura, auditing) all’interno della piattaforma dati.
- Valutare e introdurre nuove tecnologie e framework del panorama dati (Apache Iceberg, Delta Lake, dbt, Apache Kafka, Flink) in ottica di miglioramento continuo.
- Collaborare con i team di Data Science e AI/ML per progettare infrastrutture dati a supporto di modelli di Machine Learning e soluzioni di Intelligenza Artificiale Generativa (Feature Store, model serving, RAG pipeline, LLMOps).
- Supportare l’adozione di servizi AWS AI/ML garantendo la disponibilità e la qualità dei dati necessari all’addestramento e all’inferenza dei modelli.
Requisiti:
- Esperienza di almeno 3-5 anni in ambito architettura dati, data engineering o ruoli analoghi.
- Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini; certificazioni AWS (es. AWS Solutions Architect, AWS Data Analytics) o Databricks sono considerate un plus.
- Solida conoscenza di Apache Spark e Databricks (Spark SQL, Structured Streaming, Delta Lake, Unity Catalog).
- Competenze avanzate in Python e/o Java per lo sviluppo di pipeline dati e componenti di integrazione.
- Esperienza concreta con i principali servizi AWS per i dati: S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Kinesis, Lake Formation, Step Functions, IAM.
- Conoscenza approfondita dei paradigmi di data modeling (relazionale, dimensionale, Data Vault) e dei formati di storage columnar (Parquet, ORC, Iceberg, Delta).
- Familiarità con strumenti di orchestrazione (Apache Airflow, Databricks Workflows) e di trasformazione dati (dbt).
- Conoscenza dei principi di data governance, data quality e metadata management; gradita esperienza con soluzioni di data catalog (es. Apache Atlas, AWS Glue Data Catalog, Databricks Unity Catalog).
- Comprensione delle architetture streaming (Apache Kafka, Kinesis Data Streams) e dei relativi pattern di integrazione.
- Capacità di lavorare in ambienti Agile/DevOps; conoscenza di IaC (Terraform, CloudFormation) e CI/CD per pipeline dati costituisce un plus.
- Ottime capacità comunicative e relazionali, con attitudine al problem solving, alla collaborazione cross-funzionale e alla condivisione della conoscenza tecnica.
- Conoscenza dei principali paradigmi e tecnologie di AI/ML applicati ai dati: MLflow, SageMaker, Databricks MLflow/AutoML, Vector Database (es. Pinecone, OpenSearch, pgvector) e architetture per Generative AI (RAG, embedding pipeline, LLM fine-tuning).
- Familiarità con il ciclo di vita end-to-end dei modelli ML (MLOps/LLMOps): versionamento dei dati e dei modelli, feature engineering, monitoraggio del modello in produzione e data drift detection.
Modalità di lavoro: ibrida, con ampia possibilità di smart working. Sede di lavoro: San Donato Milanese, Padova, Roma o Mangone (CS).
Data Architect Senior Specialist datore di lavoro: Speckand
Lavorare come Data Architect Senior Specialist in un contesto innovativo e dinamico offre l'opportunità di contribuire attivamente alla creazione di una piattaforma dati all'avanguardia. La nostra azienda promuove una cultura collaborativa e inclusiva, con ampie possibilità di crescita professionale e formazione continua, il tutto in un ambiente ibrido che favorisce l'equilibrio tra vita lavorativa e personale. Siamo impegnati a garantire un ambiente di lavoro stimolante, dove le idee vengono valorizzate e i dipendenti possono sviluppare le proprie competenze in un settore in rapida evoluzione.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Architect Senior Specialist
✨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 Speckand
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Speckand! 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 Data Architect Senior Specialist
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 Speckand. 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 Speckand. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Speckand
✨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 CuriositÃ
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.
