Senior Databricks Data Engineer job opportunity at Sopra Steria.

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Date2026-03-24T14:51:37.210Z bot
Sopra Steria Senior Databricks Data Engineer
Experience: General
Pattern: Full-time
Country:
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Salary:
Status:

Job

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degreeGeneral
loacation Via Mario Bianchini, Roma, Lazio, Italy
loacation Via Mario Bian..........Italy
Auto GPT Summarize Enabled
Descrizione del lavoroAi fini dell’ampliamento del nostro centro di competenza dedicato alla Data Engineering e all'Advanced Analytics, siamo alla ricerca di un/una Senior Databricks Data Engineer che operi come pilastro tecnico per la costruzione di architetture dati moderne. La risorsa garantirà la qualità dei processi di ingestione e trasformazione, promuovendo le best practice di sviluppo su ambienti Cloud (Azure/AWS/GCP) all'interno dei team di progetto.Sarai responsabile di progettare, sviluppare e implementare pipeline di dati scalabili e performanti, coordinando l'ottimizzazione dei carichi di lavoro in collaborazione con i Data Scientist e i Data Architect.In scenari complessi, guiderai il design dell'architettura Medallion (Bronze, Silver, Gold) e la gestione dei Delta Lake, risolvendo colli di bottiglia tecnici e garantendo la consegna di soluzioni robuste per il processamento di grandi volumi di dati (Batch e Streaming).In un contesto orientato all'innovazione tecnologica con un’impostazione Business Oriented, ti occuperai di:Sviluppo Pipeline ETL/ELT: Progettazione e implementazione di flussi di dati complessi utilizzando Apache Spark (PySpark, Spark SQL, Scala);Gestione del Data Lakehouse: Ottimizzazione delle tabelle Delta Lake e implementazione di logiche di partizionamento e indexing per massimizzare le performance di lettura/scrittura;Data Governance & Security: Configurazione della sicurezza e del controllo accessi ai dati tramite Unity Catalog, garantendo la conformità alle policy aziendali;Collaborazione Agile: Cooperazione con i Data Scientist per l'integrazione di modelli di Machine Learning (MLflow) e con i Power BI Developer per l'esposizione di set di dati ottimizzati (Gold Layer);Automazione e Monitoraggio: Implementazione di workflow tramite Databricks Jobs, integrazione con strumenti di CI/CD e monitoraggio della qualità del dato (Data Quality checks).

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