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Data architect (pistoia)

Pistoia
Mc Engineering
Pubblicato il Pubblicato 23h fa
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Descrizione azienda

È il candidato/la candidata ideale per questa possibilità? Lo scopra leggendo la panoramica del ruolo qui sotto.
MC Engineering è una dinamica società di consulenza informatica, con sedi a Torino, Milano, Roma e Bari. Lavoriamo a stretto contatto con realtà innovative nel mondo ICT, portando avanti progetti che spaziano tra vari settori.
Per noi, le persone sono al centro di tutto: puntiamo su un continuo aggiornamento, sulla crescita costante e sull’eccellenza, per affrontare insieme sfide innovative e fare la differenza nel nostro settore.
Posizione
Cosa farai con noi?
Come Data Architect - GCP avrai l’opportunità di lavorare su progetti di data platform enterprise in ambito Google Cloud, presso un importante cliente.
Sarai responsabile della definizione di architetture dati end-to-end (lake, lakehouse e data warehouse), guidando le scelte tecnologiche e progettuali e garantendo scalabilità, sicurezza e governance delle soluzioni.
Ti occuperai della progettazione di architetture batch e real-time, definendo standard, best practice e linee guida per la gestione del dato, assicurando qualità, coerenza e riusabilità delle soluzioni.
Avrai un ruolo chiave nella data governance e nell’evoluzione della piattaforma dati, interfacciandoti con stakeholder tecnici e business per tradurre i requisiti in architetture solide e sostenibili.
Requisiti
Competenze richieste
- Esperienza di almeno 2 anni in ambito Data Architecture
- Esperienza nella definizione di architetture dati end-to-end su Google Cloud (lake/lakehouse/warehouse)
- Ottima conoscenza di BigQuery a livello architetturale (data modeling, ottimizzazione, governance, multi-progetto)
- Esperienza nel disegno di architetture batch e real-time (Pub/Sub, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage)
- Conoscenza di data governance (Data Catalog / Dataplex, metadata, data lineage, data access policies)
- Definizione di standard e best practice (data contracts, naming convention, schema evolution, data quality
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