Ruolo, competenze e opportunità in Italia

L'Ingegnere di analisi progetta, sviluppa e mantiene pipeline di dati e asset analitici per supportare processi decisionali e prodotti basati sui dati. Lavora all'integrazione di sorgenti eterogenee, alla trasformazione dei dati e alla loro validazione, garantendo qualità, riproducibilità e performance.

Tra le mansioni tipiche figurano la progettazione di modelli dati e data warehouse, l'implementazione di processi ETL/ELT, l'automazione di flussi con strumenti di orchestrazione e l'ottimizzazione delle query per grandi volumi informativi. L'ingegnere collabora con data scientist, product manager e team di sviluppo per tradurre esigenze di business in soluzioni tecniche scalabili.

Le competenze richieste comprendono linguaggi di scripting (ad esempio SQL e Python), conoscenza di piattaforme cloud, strumenti di orchestrazione, e tecniche di testing e monitoraggio dei dati. La figura opera in contesti aziendali eterogenei: centri dati interni, ambienti cloud o ambienti ibridi, con possibili responsabilità di governance e sicurezza dei dati.

La figura del Ingegnere di analisi è sempre più richiesta in settori come finance, telecomunicazioni, manifatturiero e consulenza. Su questo portale sono presenti 11 annunci che mostrano richieste eterogenee: team interni di grandi aziende, startup specializzate e società di consulenza. Le località con maggior attività includono Milano, Padova, Fermo, ma il mercato può essere distribuito anche oltre queste aree.

Trend emergenti, quali l'integrazione di AI e l'automazione delle pipeline dati, stanno influenzando il profilo professionale. Aziende come Altro, Mollie, TeamSystem S.p.A. cercano competenze trasversali tra ingegneria del dato e analytics, richiedendo adattabilità e conoscenza di strumenti cloud e di governance.

Studi richiesti: Laurea triennale o magistrale in Ingegneria informatica, Informatica, Statistica, Matematica o discipline affini; specializzazioni o master in Data Engineering, Big Data, Data Science o cloud computing sono preferibili.

Competenze richieste: SQL avanzato, Python per data engineering, Progettazione di pipeline ETL/ELT, Modellazione dati e data warehousing, Cloud (AWS, GCP, Azure), Framework big data (Apache Spark), Orchestrazione (Airflow, Prefect), Strumenti ETL e dbt, Data quality e observability (es. Great Expectations), Version control (Git), Containerizzazione (Docker) e Kubernetes, Performance tuning e ottimizzazione query, Sicurezza e governance dei dati, Visualizzazione dati e BI (Looker, Tableau), Capacità di comunicazione con stakeholder non tecnici










To support the growth of our client base and the evolution of our data platform, we are looking for a Data & Analytics Engineer with 2–4 years of experience who can become a key reference point for da...

Honeywell Aerospace is seeking a Manufacturing Data Analysis Engineer to join the Manufacturing Data Analysis team. You will work with engineering, test, and production to enhance product performance,...

Quando si visita qualsiasi sito Web, questo può memorizzare o recuperare informazioni sul tuo browser, in gran parte sotto forma di cookie. Queste informazioni potrebbero essere su di te, le tue prefe...

Un'azienda leader nel settore IT, che fa parte del gruppo Catworkx, cerca un BI Specialist con oltre 6 anni di esperienza. Il candidato ideale dovrà avere competenze in Power BI, Azure e integrazione...

Un'importante azienda di consulenza cerca un Junior Data & Analytics Engineer per contribuire a progetti di Digital Transformation in diversi settori. Il candidato ideale ha una laurea in Informat...

Una società tecnologica leader in Italia cerca un Data & Analytics Engineer per sviluppare soluzioni analitiche e gestire flussi di dati per 2.5 milioni di clienti. La posizione richiede almeno 4...

Mollie is seeking an Analytics Engineering Manager for RevOps in Milano. You will lead a team of analytics engineers, own domain metrics, and shape craft standards across Mollie. You’ll partner with s...

Experteer Italy is seeking a professional to coordinate analytical projects and support Project Managers in Sesto San Giovanni. The role includes ensuring compliance with internal standards and managi...

Mollie in Amsterdam or Milan is hiring an Analytics Engineer II to support Revenue Operations. You will own dashboards for GTM domains, build HubSpot data models, and define metrics that drive commerc...

Analytics Engineer II - Revenue Operations

The role:

Job title: Analytics Engineer II Location: Amsterdam or Milan Remote/ Hybrid: Hybrid Build with us

Since 2004, we’ve had...

Un ingegnere di analisi progetta e mantiene pipeline di dati per supportare le decisioni aziendali. Collabora con team di prodotto, data scientist e ingegneri per tradurre requisiti in soluzioni tecniche robuste. Si occupa di raccolta, normalizzazione, integrazione e validazione dei dati da sorgenti eterogenee. Implementa processi ETL/ELT, definisce modelli dati e ottimizza le prestazioni delle query. Garantisce qualità e riproducibilità dei dataset mediante test e strumenti di data observability. Spesso lavora su piattaforme cloud e strumenti come SQL, Python e strumenti di orchestrazione. Definisce convenzioni di versioning e documentazione dei dati. Supporta la produzione di report e dashboard affidabili. Mantiene la sicurezza e la conformità dei dati. Valuta e introduce nuove tecnologie per migliorare l'affidabilità e la scalabilità.

Per diventare ingegnere di analisi è consigliabile una laurea in informatica, ingegneria, statistica o discipline affini. Corsi specialistici in data engineering, machine learning o big data accelerano l'ingresso nel ruolo. L'esperienza pratica con SQL, Python e strumenti ETL è largamente richiesta. Progetti personali, stage o contributi open source aumentano la credibilità del candidato. Certificazioni cloud (AWS, GCP, Azure) sono apprezzate nelle offerte di lavoro. Sviluppare competenze in modellazione dati e data warehousing è fondamentale. È utile conoscere strumenti di orchestrazione e testing dei dati. La capacità di comunicare risultati tecnici a stakeholder non tecnici è cruciale. Percorsi di formazione continua e aggiornamento tecnico sono necessari. Il networking professionale facilita l'accesso alle opportunità in ambito analytics.

Lo stipendio di un ingegnere di analisi in Italia varia in base a esperienza, settore e sede. Per profili junior la retribuzione annuale lorda si colloca spesso tra 28.000 e 40.000 euro. Figure con esperienza intermedia possono raggiungere 40.000–60.000 euro lordi annui, mentre i senior e lead superano frequentemente i 60.000 euro, soprattutto in grandi aziende o startup con finanziamenti. I posti in grandi città come Milano e Roma tendono a offrire salari più elevati rispetto alle aree meno centrali. Benefit aggiuntivi possono includere stock options, bonus legati al progetto e welfare aziendale. La domanda di competenze cloud e big data può aumentare le offerte salariali. Negoziare in fase di colloquio è comune. È utile consultare report di mercato e annunci attuali per valutazioni aggiornate.

Un ingegnere di analisi lavora con un ampio stack tecnologico per costruire pipeline di dati affidabili. Strumenti fondamentali includono SQL per interrogazione e manipolazione delle basi dati e Python per scripting e trasformazioni. Framework come Apache Spark o Dask gestiscono dati distribuiti ad alta scala. Soluzioni ETL/ELT popolari comprendono Airflow, dbt, e strumenti proprietari dei cloud provider. Per il cloud si usano AWS, Google Cloud o Microsoft Azure, con servizi come S3, BigQuery o Redshift. Per il versioning e la collaborazione si adottano Git e repository di codice. Tool di data quality e observability come Great Expectations aiutano a monitorare la salute dei dataset. Strumenti di containerizzazione come Docker e orchestrazione come Kubernetes supportano la produzione. Infine, le piattaforme BI consumano i dataset per analisi e reporting.

Le opportunità di carriera per un ingegnere di analisi sono varie e in crescita. Si può progredire verso ruoli senior come Lead Analytics Engineer o Data Engineering Manager, con responsabilità di coordinamento tecnico e team. Alcuni professionisti evolvono verso posizioni da Data Architect, concentrandosi su progettazione e governance dei dati a livello aziendale. Esistono percorsi trasversali verso Data Science o Product Management, quando la figura sviluppa competenze analitiche e di business. In contesti startup è possibile assumere ruoli ibridi con responsabilità strategiche e operative. La formazione continua su nuove tecnologie favorisce la mobilità interna e l'accesso a ruoli più strategici. Anche la consulenza indipendente o la creazione di servizi specialistici sono opzioni concrete. Il networking e i progetti di rilievo accelerano la visibilità e le opportunità professionali.