Data Engineer / BI & ETL Developer

Lutech • Italian: C1 • SQL • ETL/ELT • 2 days ago

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Confirmed on the employer's own hiring board on Oct 22, 2026. First seen by Alion on Oct 20, 2026.

Overview

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Lutech

Lutech is an Italian information technology group founded in 1979 and headquartered near Milan. It delivers cloud, cybersecurity, data and enterprise application services and has grown through many acquisitions. The group is one of the largest Italian digital services providers by revenue.

lutech.it • HQ: Milan, Italy • 11-50 employees • Est. 1979

Tech stack of Lutech

Per il potenziamento del nostro team Data & Analytics, siamo alla ricerca di un/una Data Engineer / BI & ETL Developer con esperienza nella progettazione, nello sviluppo e nell'ottimizzazione di soluzioni di integrazione e trasformazione dei dati.

La risorsa sarà coinvolta in progetti di evoluzione delle architetture dati, contribuendo alla modernizzazione dei processi ETL/ELT e alla migrazione delle logiche di trasformazione da sistemi legacy verso soluzioni moderne, scalabili ed efficienti.

Cerchiamo una persona con solide competenze SQL, una buona conoscenza dei principi di Data Engineering e un approccio autonomo, analitico e orientato alla risoluzione dei problemi.

Responsabilità:

La risorsa si occuperà di:

Progettare, sviluppare e ottimizzare pipeline di trasformazione dati secondo le moderne logiche ETL/ELT.
Realizzare in autonomia modelli di trasformazione dati, garantendo qualità, affidabilità e manutenibilità delle soluzioni.
Sviluppare e gestire suite di test per la validazione dei dati e delle logiche implementate.
Analizzare e ricostruire logiche di trasformazione esistenti attraverso attività di reverse engineering su sistemi legacy.
Contribuire alla migrazione e all'evoluzione delle architetture dati verso tecnologie e metodologie moderne.
Utilizzare strumenti di Intelligenza Artificiale Generativa a supporto dell'analisi, della documentazione e dell'ottimizzazione dei processi di sviluppo.
Collaborare con il team tecnico per individuare soluzioni efficienti e promuovere le migliori pratiche di Data Engineering.

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