Ingegnere Big Data

Profilo professionale, competenze e percorso in Italia

L'Ingegnere Big Data si occupa della progettazione, implementazione e manutenzione di pipeline dati scalabili per acquisire, elaborare e rendere fruibili grandi volumi di informazioni. In un contesto aziendale, collabora con data scientist, analisti e team DevOps per garantire la qualità, la disponibilità e la sicurezza dei dati. Le mansioni tipiche includono l'implementazione di soluzioni di ETL/ELT, l'ottimizzazione delle prestazioni dei cluster distribuiti, la gestione di sistemi di streaming e batch e la definizione di modelli di storage adeguati.

Tra le competenze richieste figurano la padronanza di linguaggi come Python o Scala, la conoscenza di framework quali Apache Spark e Kafka, esperienza con tecnologie Hadoop e database NoSQL/SQL, nonché familiarità con servizi cloud (AWS, GCP, Azure). Lavorando in ambienti cross-funzionali, l'ingegnere deve possedere capacità di problem solving, attitudine alla progettazione modulare e conoscenze di sicurezza e governance dei dati. I contesti d'impiego spaziano da grandi aziende tech a società di consulenza e startup innovative.

La figura del Ingegnere Big Data è sempre più centrale nelle organizzazioni data-driven. Se sul nostro sito sono presenti 130 annunci, questi spaziano da progetti di ingegneria dati in ambito finanziario e sanitario a iniziative industriali e di e-commerce. Le opportunità si concentrano tipicamente in centri urbani e poli tecnologici come Milano, Roma, Bologna, e sono proposte da realtà che includono NTT DATA, Adecco, Engineering ITS oltre a molte PMI e startup.

Le tendenze emergenti per il Ingegnere Big Data riguardano l'automazione delle pipeline, l'integrazione di dati in tempo reale e l'adozione di tecnologie cloud-native. Il mercato richiede figure in grado di coniugare competenze ingegneristiche e comprensione dei casi d'uso aziendali.

Studi richiesti: Laurea triennale o magistrale in Ingegneria Informatica, Ingegneria Elettronica, Informatica, Matematica o Fisica; preferibile master o corsi di specializzazione in Data Science/Big Data/Cloud Computing. Formazione continua mediante certificazioni cloud (AWS/GCP/Azure) e corsi su tecnologie big data.

Competenze richieste: Programmazione in Python, Scala o Java, Apache Spark, Apache Kafka, Hadoop ecosystem (HDFS, YARN), Progettazione ETL/ELT, SQL avanzato e tuning, Database NoSQL (Cassandra, MongoDB), Data modeling e data warehousing, Cloud (AWS, GCP, Azure), Containerizzazione (Docker), Orchestrazione (Kubernetes), Sistemi di streaming e real-time, Performance tuning e scalabilità, Sicurezza e governance dei dati

130 Annunci per Ingegnere Big Data









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Senior Data Architect

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Cerved è la tech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supporta la crescita sostenibile, la gestione del rischio e la trasfo...

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UnipolTech

UnipolTech, società del Gruppo Unipol dedicata alla realizzazione di soluzioni tecnologiche innovative e servizi telematici/IoT distintivi e ad alto valore aggiunto per l’auto, la casa, il benesse...

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Master Data Architect Azure

NTT DATA

Job ID: a1J2p000009ipcfEAAPosted: 2026-08-04Location: Milan, Roma, Turin, Pisa, Napoli, Treviso, Cosenza, Bari, Salerno, Bologna, ItaliaSpecialization: Azure Data ArchitectWork Modality: Híbrido/Flexi...

  • Pubblicato il 10/09/2026
  • Treviso (TV)
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Aws - Data Architect

NTT DATA

Job ID: a1J2p000009ipbgEAAPosted: 2026-03-23Location: Milan, Roma, Turin, Pisa, Napoli, Treviso, Cosenza, Bari, Salerno, Bologna, ItaliaSpecialization: AWS Data ArchitectWork Modality: Híbrido/Flexibl...

  • Pubblicato il 10/09/2026
  • Treviso (TV)
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Master Data Architect Aws

NTT DATA

Job ID: a1J2p000009ipcyEAAPosted: 2026-03-23Location: Milan, Roma, Turin, Pisa, Napoli, Treviso, Cosenza, Bari, Salerno, Bologna, ItaliaSpecialization: AWS Data ArchitectWork Modality: Híbrido/Flexibl...

  • Pubblicato il 10/09/2026
  • Calderara Di Reno (BO)
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Master Data Architect Aws

NTT DATA

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  • Pubblicato il 10/09/2026
  • Milano (MI)
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Aws - Data Architect

NTT

Your role as an AWS Data Architect in NTT Data will be supporting customers in AWS Data Platform projects, working in partnership with business analysts and solution architects to understand use cases...

  • Pubblicato il 10/09/2026
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Aws - Data Architect

NTT DATA

Job ID: a1J2p000009ipbgEAAPosted: 2026-03-23Location: Milan, Roma, Turin, Pisa, Napoli, Treviso, Cosenza, Bari, Salerno, Bologna, ItaliaSpecialization: AWS Data ArchitectWork Modality: Híbrido/Flexibl...

  • Pubblicato il 10/09/2026
  • Calderara Di Reno (BO)

Domande frequenti sul lavoro di Ingegnere Big Data

L'Ingegnere Big Data è responsabile della progettazione e dell'implementazione delle pipeline dati che consentono l'acquisizione, l'elaborazione e la conservazione di grandi volumi di informazioni. Tra le attività ricorrenti si annoverano sviluppare processi ETL/ELT, costruire architetture per il batch e lo streaming, ottimizzare le prestazioni dei cluster distribuiti e garantire l'affidabilità e la sicurezza dei dati. Collabora con data scientist per fornire dati puliti e strutturati, con team DevOps per il deployment e con responsabili di prodotto per tradurre requisiti di business in soluzioni tecniche. Il ruolo richiede anche monitoraggio, troubleshooting e aggiornamento delle infrastrutture dati.

Le tecnologie imprescindibili includono framework di elaborazione come Apache Spark e strumenti di messaging/streaming come Apache Kafka. È fondamentale la padronanza di linguaggi di programmazione quali Python e/o Scala (o Java), oltre a competenze solide in SQL per la manipolazione e l'interrogazione dei dati. Conoscere l'ecosistema Hadoop (HDFS, YARN) e database NoSQL (Cassandra, MongoDB) è spesso richiesto. Infine, familiarità con servizi cloud (AWS, GCP, Azure), containerizzazione (Docker) e orchestrazione (Kubernetes) è molto apprezzata per implementare soluzioni scalabili e resilienti.

Un percorso tipico parte da una laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini, seguita da master o corsi di specializzazione in Data Science, Big Data o Cloud Computing. Molte aziende valorizzano anche esperienze pratiche acquisite tramite stage, progetti personali o contributi open source. Certificazioni cloud (AWS, GCP, Azure) e corsi su Spark, Kafka o tecnologie NoSQL migliorano la posizione del candidato. La formazione continua tramite workshop e learning on-the-job è essenziale, dato il rapido evolversi degli strumenti e delle best practice nel settore.

L'Ingegnere Big Data si focalizza sull'infrastruttura e sulle pipeline che consentono il flusso e la preparazione dei dati su larga scala, occupandosi di architetture distribuite, performance e integrazione. Il Data Scientist invece si concentra sull'analisi, modelli predittivi e interpretazione dei dati per rispondere a domande di business. Il Database Administrator (DBA) gestisce e mantiene database tradizionali, garantendone integrità, backup e performance a livello transazionale. Pur con sovrapposizioni, le tre figure hanno obiettivi diversi: ingegneria della piattaforma, analisi avanzata e gestione operativa del dato rispettivamente.

Le prospettive di carriera per un Ingegnere Big Data sono favorevoli, con possibilità di avanzamento verso ruoli di Senior Data Engineer, Lead Engineer, Architect o manager di team dati. La domanda è sostenuta da aziende tech, bancarie, telco, retail e società di consulenza. La retribuzione varia in base all'esperienza, alla regione e alla dimensione dell'azienda: Junior può iniziare con pacchetti competitivi, mentre figure senior o specializzate in cloud e architetture distribuite possono ottenere stipendi significativamente superiori alla media IT. Benefit, formazione continua e lavoro ibrido/remote sono sempre più comuni.

Oltre alle competenze tecniche, sono essenziali capacità di problem solving, comunicazione efficace e lavoro in team interdisciplinari. L'Ingegnere Big Data deve saper tradurre requisiti di business in soluzioni tecniche comprensibili anche ai non specialisti, gestire priorità e rispettare scadenze, e applicare metodologie di sviluppo collaborativo (es. Agile). Attitudine al testing, documentazione e sensibilità verso la sicurezza e la compliance dei dati sono ulteriori elementi chiave. La curiosità e la predisposizione all'apprendimento continuo completano il profilo, vista l'evoluzione rapida degli strumenti del settore.