Data Engineering & Architecture Manager
Manager role at an international tech company in Milan owning the end-to-end data architecture and platform roadmap: designing cloud data-warehouse solutions, building and optimizing production data pipelines, promoting Data Governance and AI adoption, and leading a team of data engineers. Core stack includes BigQuery/Snowflake/Redshift, dbt, Airflow, Airbyte and Python; hybrid, flexible working.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Milano, Italy
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Data engineering
- Posted
Skills
Must have
- Solid experience designing data architectures and complex data models
- Experience with cloud data warehouse platforms such as BigQuery, Snowflake, Redshift or equivalent
- Deep knowledge of orchestration, transformation and data integration tools including dbt, Airflow and Airbyte
- Excellent command of Python for pipeline and Data Engineering tooling development
- Interest in applying AI to Data Engineering processes
- Significant experience in Data Engineering and/or Data Architecture roles in structured technology environments
- Experience providing technical leadership to small teams and defining engineering standards
- Proven experience managing data architectures, analytics platforms and data integration processes in production environments
- Degree in Computer Science, Engineering or related field, or equivalent professional experience
- Technical leadership and mentorship skills
- Effective communication and relational skills
- Pragmatic, solution-oriented approach
Nice to have
- Familiarity with streaming architectures and related technologies
Full description
- Innovativa realtà tecnologica internazionale
- Lavoro in modalità ibrida e flessibile
Azienda
Società leader nel proprio settore, caratterizzata da un contesto internazionale, strutturato e fortemente orientato all'innovazione digitale. L'organizzazione sta investendo nell'evoluzione delle proprie capacità data-driven e nell'adozione di tecnologie avanzate per migliorare efficienza, scalabilità e qualità dei processi decisionali.
Opportunità
- Definire e governare l'architettura dati end-to-end, garantendo scalabilità, performance e sostenibilità nel lungo periodo.
- Disegnare l'evoluzione della piattaforma dati e della relativa roadmap tecnologica.
- Gestire e ottimizzare ambienti di data warehouse cloud, assicurandone affidabilità, qualità ed efficienza operativa.
- Progettare e sviluppare pipeline dati in produzione, contribuendo direttamente alle attività di sviluppo e automazione.
- Promuovere l'adozione di moderne pratiche di Data Engineering e Data Governance.
- Supportare l'integrazione di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale nei processi e nelle architetture dati.
- Coordinare e far crescere un team di Data Engineer attraverso mentorship, revisione del codice e indirizzo tecnico.
- Collaborare con stakeholder tecnologici e di business per tradurre esigenze aziendali in soluzioni dati efficaci e scalabili.
- Monitorare standard qualitativi, documentazione, processi di rilascio e miglioramento continuo della piattaforma.
Competenze ed esperienza
- Solida esperienza nella progettazione di architetture dati e modelli dati complessi.
- Esperienza su piattaforme di data warehouse cloud quali BigQuery, Snowflake, Redshift o soluzioni equivalenti.
- Conoscenza approfondita di strumenti per orchestrazione, trasformazione e integrazione dei dati, inclusi dbt, Airflow e Airbyte.
- Ottima padronanza di Python applicato allo sviluppo di pipeline e strumenti di Data Engineering.
- Familiarità con architetture streaming e relative tecnologie costituisce un elemento preferenziale.
- Interesse verso l'applicazione dell'Intelligenza Artificiale ai processi di Data Engineering.
- Esperienza richiesta
- Esperienza significativa in ruoli di Data Engineering e/o Data Architecture in contesti tecnologici strutturati.
- Esperienza nella guida tecnica di piccoli team e nella definizione di standard ingegneristici.
- Comprovata esperienza nella gestione di architetture dati, piattaforme di analytics e processi di integrazione dati in ambienti produttivi.
- Titolo di studio
- Laurea in Informatica, Ingegneria o discipline affini, oppure esperienza professionale equivalente.
- Leadership tecnica e capacità di mentorship.