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Data engineer: cosa fa e quali sono le competenze richieste

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REDAZIONE

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Il data engineer è una figura professionale fondamentale nel panorama tecnologico e aziendale odierno, responsabile della progettazione, costruzione e manutenzione delle infrastrutture dati. Questo ruolo, cruciale in un’epoca dominata dai big data e dall’intelligenza artificiale, consente alle organizzazioni di raccogliere, elaborare e utilizzare i dati in modo efficace per prendere decisioni strategiche.

Ruolo e responsabilità del data engineer

Il data engineer si occupa di garantire che i dati di un’azienda siano accessibili, affidabili e pronti per essere utilizzati da analisti, data scientist e altre figure professionali. Le sue responsabilità principali includono:

  • Progettazione e sviluppo di pipeline dati: il data engineer crea sistemi complessi e automatizzati per garantire che i dati fluiscano regolarmente dalle fonti ai sistemi di utilizzo finale. Questo include la configurazione di processi per raccogliere, trasformare e caricare i dati in modo efficiente;
  • Gestione di database e architetture dati: la progettazione di database strutturati, come quelli relazionali, o di database non strutturati è un compito chiave. Il data engineer lavora per garantire che i dati siano organizzati in modo logico e accessibili rapidamente quando necessario;
  • Integrazione di fonti dati: uno degli aspetti cruciali del ruolo è combinare dati provenienti da diverse fonti, spesso in formati incompatibili. Questo processo consente di unificare le informazioni per analisi approfondite e coese;
  • Ottimizzazione dei processi: il data engineer si occupa di migliorare costantemente l’efficienza delle pipeline e dei database, riducendo tempi di elaborazione e utilizzo delle risorse tecnologiche;
  • Monitoraggio e manutenzione: attraverso strumenti di monitoraggio avanzati, il data engineer assicura che i sistemi funzionino senza interruzioni e risolve eventuali problematiche tecniche in modo tempestivo;
  • Collaborazione con altri team: lavorando a stretto contatto con data scientist, sviluppatori e analisti, il data engineer contribuisce a tradurre le esigenze aziendali in soluzioni tecniche robuste e scalabili.

Competenze e abilità richieste

Per eccellere nel ruolo di data engineer, è necessario possedere una combinazione di competenze tecniche e soft skills. Tra le principali:

  • Conoscenza dei linguaggi di programmazione: padronanza di linguaggi come Python, Java e Scala, essenziali per costruire pipeline dati e scrivere script per la gestione dei flussi;
  • Esperienza con database: abilità nella progettazione e gestione di database, sia relazionali (ad esempio MySQL e PostgreSQL) che non relazionali (come MongoDB e Cassandra), fondamentali per l’organizzazione dei dati;
  • Familiarità con strumenti di big data: capacità di utilizzare piattaforme come Hadoop, Spark e Kafka per gestire enormi volumi di dati in modo efficiente;
  • Conoscenza di servizi cloud: esperienza nell’uso di piattaforme cloud come AWS, Google Cloud Platform e Microsoft Azure, che offrono soluzioni scalabili e flessibili per l’archiviazione e l’elaborazione dei dati;
  • Capacità analitiche: interpretazione delle esigenze aziendali e traduzione in soluzioni tecnologiche concrete;
  • Problem solving: approccio proattivo alla risoluzione dei problemi, trovando soluzioni rapide ed efficaci alle sfide tecniche;
  • Collaborazione e comunicazione: attitudine al lavoro di squadra e capacità di interagire con professionisti di diversa estrazione, rendendo comprensibili le complessità tecniche.

Percorso formativo e requisiti

La carriera di data engineer richiede una solida formazione accademica in discipline scientifiche o tecnologiche. Le lauree più comuni includono:

Oltre alla laurea, è spesso utile intraprendere percorsi di specializzazione attraverso master o corsi avanzati in big data, data engineering o machine learning. Inoltre, certificazioni specifiche, come AWS Certified Data Analytics o Google Professional Data Engineer, possono rappresentare un vantaggio competitivo.

Quanto guadagna un data engineer in media

Il compenso di un data engineer in Italia è competitivo e varia in base all’esperienza, alla località e alla dimensione dell’azienda. In media, uno stipendio annuo lordo si aggira intorno ai 40.000 € per i professionisti junior, mentre per figure senior può superare i 70.000 €. Le competenze in tecnologie avanzate e la specializzazione in settori ad alta richiesta possono aumentare significativamente queste cifre.

Opportunità di carriera

La carriera di data engineer offre numerose opportunità di crescita e sviluppo professionale. Tra queste:

  • Specializzazione in tecnologie avanzate: i data engineer possono approfondire l’uso di strumenti innovativi, come il machine learning e l’intelligenza artificiale, per creare sistemi ancora più efficienti e scalabili;
  • Ruoli manageriali: con l’esperienza, è possibile accedere a posizioni di leadership, come responsabile di un dipartimento dati o data engineering manager;
  • Lavoro in settori diversi: la figura del data engineer è richiesta in molteplici settori, tra cui il fintech, la sanita, il retail e la logistica, offrendo ampie possibilità di carriera;
  • Collaborazioni internazionali: il carattere globale dei big data permette ai data engineer di partecipare a progetti internazionali, ampliando la loro rete professionale e acquisendo esperienze globali;
  • Consulenza e freelance: molti professionisti scelgono la strada della consulenza indipendente, collaborando con diverse aziende per offrire le proprie competenze su misura;
  • Innovazione e imprenditoria: grazie alle competenze acquisite, i data engineer possono avviare startup tecnologiche focalizzate su soluzioni di analisi dati e tecnologie avanzate.

Il data engineer è una figura professionale indispensabile per le aziende moderne che vogliono valorizzare i propri dati. Con competenze tecniche avanzate e una visione strategica, questi professionisti sono protagonisti dell’evoluzione tecnologica, contribuendo a trasformare i dati grezzi in risorse preziose per il successo aziendale.