Data Architect Ne

Data Architect
Ne
Liguria, Ne

beanTech è una realtà informatica che, da venti anni, affianca le aziende nelle sfide della Digital Transformation e le aiuta a cogliere le opportunità dell'Industry 4. 0.

Grazie alla conoscenza dell'IT ed all'esperienza maturata in centinaia di progetti, beanTech offre soluzioni innovative che permettono di migliorare il business attraverso la crescita del fatturato e la diminuzione dei costi, fino ad ottimizzare gli aspetti più indiretti ma altrettanto importanti quali l'aumento dell'efficienza e la riduzione degli sprechi, l'incremento della soddisfazione dei propri clienti ed il miglioramento della loro conoscenza.

beanTech è il partner informatico che può aiutare a gestire l'intera filiera del dato sia nell'azienda che nella fabbrica con un'offerta di soluzioni a 360 gradi che vanno dall'acquisizione dati all'architettura IT, dagli sviluppi software personalizzati alla gestione dei processi interni, dall'analisi del business all'implementazione di sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale.

beanTech pone al centro dell'attenzione le esigenze concrete, trovando assieme alle aziende gli strumenti digitali più adatti in una logica di collaborazione e condivisione fra dipartimenti e funzioni ma anche in relazione con gli obiettivi aziendali.

L'obiettivo è mettere passione ed approccio al servizio del cliente, non come un semplice fornitore, bensì come un partner di businessStiamo cercando una figura di Data Architect Senior da inserire nel team di Business Analytics, indifferentemente presso le nostre sedi di Mestre o di Udine.

Esperienza di almeno 5 anni in progetti con tecnologie Microsoft/Azure oppure Amazon AWS costituiranno titolo preferenziale nella selezione.

Il Data Architect è uno specialista del design e della realizzazione di soluzioni finalizzate all'elaborazione e all'analisi dei dati, rispondendo alle specifiche esigenze del cliente.

La figura ricercata ha alle spalle un percorso di studi e di valide esperienze in progetti di Business Analytics che gli hanno permesso di acquisire competenze di ambito a supporto della gestione del business.

È infatti specializzato nel coordinamento di tutte le attività legate ad unprogetto di Business Analytics, dalla raccolta dei requisiti di business e tecnici presso il cliente, alla scelta delle tecnologie da adottare, al coordinamento tecnico delle attività fino al rilascio finale della soluzione. MUST HAVE:

Laurea in discipline scientifico-economiche (Statistica, Scienze matematiche, Economia, Ingegneria dell'informazione, Ingegneria Gestionale, ecc. )

con un buon curriculum accademico;

Esperienze in progetti di Business Analytics, in particolare nella progettazione dell'architettura e nella scelta delle tecnologie da utilizzare;

Capacità di analisi e sintesi, astrazione, modellazione e rappresentazione del dato;

Ottima conoscenza nell'utilizzo di database e di tecnologie e metodologie per la gestione e l'analisi dei dati;

Esperienza nell'implementazione di soluzioni Cloud di Business e Data Analytics

Esperienza nel coordinamento di un team tecnico;

Buona conoscenza della lingua inglese.

NICE TO HAVE:

Conoscenza delle tecnologie Microsoft Azure

Conoscenza delle tecnologie AWS

RESPONSABILITA':

Analisi dei processi del cliente e del problema di business, finalizzate alla raccolta dei requisiti funzionali (e non) del cliente;

Redigere l'offerta técnica di progetto, definendone architettura e vincoli;

Organizzazione delle attività di progetto dal punto di vista tecnico (gestione dei requisiti, dipendenze tra funzionalità, assegnazione task (col PM) al team, verifiche dello sviluppo, esecuzione dei test e qualità dei deliverables)

Coordinamento tecnico, supervisione e supporto al team di sviluppo composto da Data Engineer, Data Analyst e Data Scientist in merito alle attività legate a:

Creazione di procedure per la raccolta e la trasformazione dei dati provenienti da diverse sorgenti (data collection);

Integrazione, processing e verifica dell'integrità dei dati utilizzati (data quality);

Estrazione di informazioni e conoscenza dai dati (data modelling);

Presentazione dei dati e dei risultati in maniera efficace e chiara (data visualization);

Esecuzione dei test funzionali prima del rilascio e del collaudo con il cliente;

Delivery finale al cliente (in termini di rilasci software, documentazione, training, ecc.

).