Data Architect Senior Specialist

Cerved è latech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supportala crescita sostenibile, la gestione e il rischio e la trasformazione digitale di imprese e istituzioni.

Con Cerved Rating Agency, elaboriamo valutazioni sul merito di credito, rating ESG e analisi sulle emissioni di debito.

Dal 2021 Cerved è parte di ION Group, uno dei più grandi operatori FinTech internazionali.

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).

I 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.

I 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: Milano, Padova, Roma o Mangione (CS)

Cerved 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.

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