PpCerved è latech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supportala crescita sostenibile, la gestione del rischio e la trasformazione digitale di imprese e istituzioni. /ppCon Cerved Rating Agency, elaboriamo valutazioni sul merito di credito, rating ESG e analisi sulle emissioni di debito. /ppDal 2021 Cerved è parte di ION Group, uno dei più grandi operatori FinTech internazionali. /ppIn un contesto in costante evoluzione normativa e tecnologica, stiamo cercando un/a Data Architect da inserire nell’area Data Management. /ppIl/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). /ph3Le principali responsabilità: /h3pProgettare e mantenere l’ barchitettura della piattaforma dati /b (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse) su AWS e Databricks /ppDefinire standard, best practice e linee guida architetturali per la gestione e la governance del dato (data modeling, data lineage, data quality, data catalog); /ppDisegnare e supervisionare pipeline di ingestione, trasformazione e distribuzione dei dati utilizzando bApache Spark /b, bDatabricks /b e bservizi AWS /b /ppGuidare la scelta delle tecnologie e dei pattern architetturali (batch, streaming, lambda/kappa architecture, medallion architecture) in base ai requisiti di business; /ppSviluppare componenti e prototipi in bJava /b e bPython /b per validare soluzioni architetturali e accelerare l’adozione di nuovi pattern /ppCollaborare con i team di Data Engineering, Data Science, BI e Product per garantire coerenza architetturale e qualità dei dati end-to-end; /ppbPresidiare aspetti di sicurezza /b, compliance e data governance (GDPR, controllo degli accessi, cifratura, auditing) all’interno della piattaforma dati; /ppValutare e introdurre nuove tecnologie e framework del panorama dati (Apache Iceberg, Delta Lake, dbt, Apache Kafka, Flink) in ottica di miglioramento continuo; /ppCollaborare con i team di Data Science e AI/ML per progettare infrastrutture dati a supporto di bmodelli di Machine Learning /b e soluzioni di bIntelligenza Artificiale Generativa /b (Feature Store, model serving, RAG pipeline, LLMOps); /ppSupportare l’adozione di servizi AWS AI/ML garantendo la disponibilità e la qualità dei dati necessari all’addestramento e all’inferenza dei modelli. /ppEsperienza di almeno 3-5 anni in ambito architettura dati, data engineering o ruoli analoghi; /ppLaurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini; certificazioni AWS (es. AWS Solutions Architect, AWS Data Analytics) o Databricks sono considerate un plus /ppSolida conoscenza di bApache Spark /b e bDatabricks /b (Spark SQL, Structured Streaming, Delta Lake, Unity Catalog); /ppCompetenze avanzate in Python e/o Java per lo sviluppo di pipeline dati e componenti di integrazione; /ppEsperienza concreta con i bprincipali servizi AWS /b per i dati: S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Kinesis, Lake Formation, Step Functions, IAM; /ppConoscenza approfondita dei paradigmi di bdata modeling /b (relazionale, dimensionale, Data Vault) e dei formati di storage columnar (Parquet, ORC, Iceberg, Delta); /ppFamiliarità con bstrumenti di orchestrazione /b (Apache Airflow, Databricks Workflows) e di trasformazione dati (dbt); /ppConoscenza dei principi di bdata governance /b, data quality e metadata management; gradita esperienza con soluzioni di data catalog (es. Apache Atlas, AWS Glue Data Catalog, Databricks Unity Catalog); /ppComprensione delle architetture streaming (Apache Kafka, Kinesis Data Streams) e dei relativi pattern di integrazione /ppCapacità di lavorare in ambienti bAgile/DevOps /b ; conoscenza di IaC (Terraform, CloudFormation) e CI/CD per pipeline dati costituisce un plus; /ppOttime capacità comunicative e relazionali, con attitudine al problem solving, alla collaborazione cross-funzionale e alla condivisione della conoscenza tecnica; /ppConoscenza dei principali paradigmi e btecnologie di AI/ML applicati ai dati /b : MLflow, SageMaker, Databricks MLflow/AutoML, Vector Database (es. Pinecone, OpenSearch, pgvector) e architetture per Generative AI (RAG, embedding pipeline, LLM fine-tuning); /ppFamiliarità con il ciclo di vita end-to-end dei bmodelli ML /b (MLOps/LLMOps): versionamento dei dati e dei modelli, feature engineering, monitoraggio del modello in produzione e data drift detection. /ppstrongModalità di lavoro: /strong ibrida, con ampia possibilità di smart working. /ppstrongSede di lavoro: /strong Milano, Padova, Roma o Mangone (CS) /ppCerved Group garantisce (ai sensi del D.Lgs 198/2006, D.Lgs.215/2003 e D.Lgs.216/2003) pari opportunità di accesso al lavoro a tutt* i/le candidat* e si impegna a favorire il rispetto delle diversità e l’inclusione sul posto di lavoro. /ppLocation Hybrid - San Donato Milanese, Italy /p /p #J-18808-Ljbffr