Job Description:

Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese.

All’interno dell’Area Cyber & Security Solutions, stiamo ricercando un/a Data Engineer per architetture dati scalabili per la nostra sede di Genova / Roma.
 

Di seguito l’elenco delle principali attività previste per il ruolo:

• Guidare lo sviluppo di data pipelines end-to-end, dalla progettazione del data lakehouse all’orchestrazione di workload batch e streaming
• Definire architetture per soluzioni data-intensive garantendo scalabilità, affidabilità e performance
• Progettare e implementare data lakehouse architectures con table formats moderni (Delta Lake, Iceberg)
• Sviluppare batch processing pipelines con Spark per elaborazione di grandi volumi di dati
• Implementare real-time streaming pipelines con Kafka e Flink per analytics in tempo reale
• Progettare data modeling (dimensional, star schema, data vault) per analytics workloads
• Collaborare con Solution Architect e development teams per definire standard e best practices
• Implementare pratiche DataOps (CI/CD for data pipelines, data testing, monitoring)
• Assicurare data quality attraverso validation frameworks e data observability
• Garantire conformità ai requisiti di data governance e security (lineage, cataloging, privacy)
• Fornire mentoring tecnico a Data Engineer junior ed expert
• Ottimizzare performance di data pipelines e gestire tuning di cluster distribuiti
• Coordinare integration con ML platforms per feature engineering e model training

Titolo di studio

Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica, Fisica o equivalente.

Seniority

Senior (più di 5 anni di esperienza nel ruolo o almeno 7 anni di esperienza in ruoli analoghi)
 

Conoscenze e competenze tecniche

• Data processing avanzato con Apache Spark (PySpark, Scala) per batch e streaming
• Orchestration avanzata con Apache Airflow (DAG design, custom operators, sensors)
• Data lakehouse architectures (Delta Lake, Apache Iceberg) con schema evolution e time travel
• Stream processing con Apache Kafka e Apache Flink per real-time analytics
• Data modeling avanzato (dimensional, data vault, graph) e schema design
• Data quality frameworks e data observability (Great Expectations, dbt tests)
• Data governance (data lineage, metadata management, data cataloging)

Competenze comportamentali

• Leadership tecnica e mentoring verso data engineers
• Eccellenti capacità comunicative verso stakeholder tecnici e business
• Problem solving architetturale su data challenges complessi
• Capacità di definire standard e best practices per data engineering
• Visione strategica sulla data platform evolution
• Data governance mindset

Conoscenze linguistiche

Italiano madrelingua, Inglese professionale (B2)
 

Competenze informatiche

• Data processing frameworks (Apache Spark - PySpark, Scala)
• Orchestration tools (Apache Airflow, Prefect)
• Data lakehouse platforms (Delta Lake, Apache Iceberg) e object storage (MinIO, Ceph)
• Streaming platforms (Apache Kafka, Apache Flink)
• Linguaggi per data processing (Python, SQL, Scala)
• SQL avanzato (window functions, CTE, query optimization)
• dbt per analytics transformations
• Container orchestration (Kubernetes) for data workloads
• DataOps: CI/CD for data pipelines, data testing frameworks
• Version control avanzato (Git, DVC for data versioning)

Informazioni Aggiuntive

Altro

• Disponibilità a brevi trasferte su territorio nazionale
• Certificazioni data engineering (Databricks, Snowflake, cloud platforms) sono titoli preferenziali
• Esperienza in progetti big data su larga scala (petabyte-scale) è fortemente preferita
• Competenze in ML e feature engineering è un plus
• Background in data science o distributed systems è un plus
• Disponibilità a ottenere clearance di sicurezza

Seniority:

Primary Location:

IT - Genova - Fiumara

Additional Locations:

IT - Roma - Via Laurentina

Contract Type:

Permanent

Hybrid Working: