I dati vengono chiamati “il nuovo petrolio”.
Ma senza un Data Engineer competente restano solo materia grezza, inutilizzata.
Se stai setacciando LinkedIn in cerca di un Data Engineer… stai leggendo l’articolo giusto.
La prima cosa che devi sapere è che i migliori candidati non cercano lavoro. Sono già impegnati, pagati bene e bombardati di offerte.
Trovare un Data Engineer davvero valido oggi è una delle sfide più sottovalutate, e più costose, per un’azienda.
Scopri subito come troviamo i migliori talenti tech, senza costose fee sulla Ral.
Ma partiamo dal principio inquadrando bene questa figura così fondamentale.
Mansioni principali di un Data Engineer
Il Data Engineer si occupa della progettazione, costruzione e manutenzione delle infrastrutture dati.
Rende i dati grezzi accessibili, puliti e pronti per l’analisi.
Senza di lui:
- i Data Analyst non analizzano
- i Data Scientist non predicono
- il business non decide
Le principali responsabilità includono:
- Progettazione e sviluppo di data pipeline (ETL / ELT)
- Integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee (database, API, sistemi legacy, tool di marketing, CRM, ecc.)
- Gestione di Data Warehouse e Data Lake
- Ottimizzazione delle performance e della qualità dei dati
- Collaborazione con Data Scientist, Data Analyst e team di prodotto
- Implementazione di soluzioni su cloud provider (AWS, Azure, GCP)
- Monitoraggio, sicurezza e governance del dato
In sintesi: il Data Engineer costruisce le fondamenta su cui poggia tutta la strategia data-driven di un’azienda.
Competenze richieste per un Data Engineer
Le aziende cercano Data Engineer con un mix equilibrato di competenze tecniche, architetturali e di problem solving.
Competenze tecniche più richieste:
- Linguaggi di programmazione: Python, SQL, spesso anche Scala o Java
- Database relazionali e NoSQL
- Data Warehouse (BigQuery, Redshift, Snowflake, Azure Synapse)
- Tool di orchestrazione e pipeline (Airflow, dbt, Spark)
- Cloud computing (AWS, Azure, Google Cloud)
- Concetti di data modeling, performance e sicurezza
Competenze trasversali:
- Capacità di lavorare su sistemi complessi
- Approccio strutturato alla risoluzione dei problemi
- Comunicazione efficace con team tecnici e non tecnici
- Mentalità orientata alla scalabilità e all’affidabilità
RAL indicativa del Data Engineer in Italia
Le retribuzioni variano in base a esperienza, settore, dimensione aziendale e contesto (startup, corporate, consulenza). Di seguito una stima media di mercato:
- Junior Data Engineer (0–2 anni) RAL indicativa: 30.000 – 40.000 €
- Mid-level Data Engineer (3–5 anni) RAL indicativa: 40.000 – 55.000 €
- Senior Data Engineer (5+ anni) RAL indicativa: 55.000 – 70.000 €
(con punte più alte in contesti internazionali o altamente specializzati)
Per profili senior con competenze cloud avanzate e responsabilità architetturali, la RAL può crescere ulteriormente, soprattutto in aziende data-driven o in forte fase di scale-up.
Perché il Data Engineer è così ricercato sul mercato
Tutte le aziende, dalla startup alla multinazionale, stanno cercando di diventare data-driven. E chi costruisce l’infrastruttura per raccoglierli? Esatto, il Data Engineer.
Quindi per riassumere:
- Le aziende raccolgono sempre più dati, ma spesso non riescono a sfruttarli
- Senza una solida infrastruttura dati, anche i migliori Data Scientist sono inefficaci
- La migrazione verso il cloud ha aumentato la complessità dei sistemi data
- È una figura con competenze difficili da reperire e formare rapidamente
Il metodo Ricercamy per trovare il Data Engineer giusto
Se sei arrivato fin qui, hai capito che trovare un Data Engineer non è un lavoro che si fa nei ritagli di tempo. Hai bisogno di un partner, non di un semplice fornitore di CV.
Noi di Ricercamy abbiamo ribaltato il paradigma della selezione classica.
Ecco come risolviamo il tuo problema:
1. Head Hunting mirato (andiamo noi da loro).
Non aspettiamo che il candidato risponda.
Andiamo dove il talento sta già lavorando bene.
- Scouting mirato e riservato. Scopri come nell’articolo a questo link.
- Profili con esperienza reale, non solo teorica, con la verifica delle referenze.
- Professionisti che parlano il linguaggio dell’azienda
Portiamo al colloquio la competenza già provata.
2. Flessibilità totale. Nessuna fee sulla Ral
La tua flessibilità finanziaria è sacra. Per questo il nostro modello si basa su crediti flessibili:
- Li attivi solo quando ti servono.
- Zero fee sulla RAL (sì, hai letto bene, e puoi saperne di più nella pagina dedicata).
- Nessun rischio di spreco. Hai il pieno controllo del budget per decidere quando e per quali posizioni attivare la ricerca. È un approccio agile, pensato per i ritmi reali della tua azienda.
3. Controllo totale della selezione
- Vedi sempre chi viene contattato
- Leggi i feedback in tempo reale
- Hai la facoltà di dare priorità o escludere candidati.
- Decidi con piena consapevolezza
Il tutto grazie al nostro file di mappatura, accessibile 24/7. Puoi vederne un esempio a questa pagina.
Trasforma la tua ricerca oggi
Quando assumi il Data Engineer giusto:
- i dati iniziano a funzionare
- i team lavorano meglio
- le decisioni diventano più rapide
- tu smetti di rincorrere problemi
Per elevare davvero la qualità delle tue selezioni servono tre cose.
E noi te le diamo tutte:
Head Hunting mirato
Controllo totale sul processo
Modello NO FEE sulla RAL
Più budget per te, candidati migliori e zero sorprese. Questa è la garanzia Ricercamy.
Non lasciare che quella posizione rimanga vuota un altro mese.
Contattaci ora e troviamo insieme il Data Engineer che serve alla tua azienda.
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FAQ – Domande frequenti su come trovare un Data Engineer
Perché è così difficile trovare un Data Engineer valido?
Perché i Data Engineer davvero competenti non sono attivamente sul mercato.
Sono già inseriti in azienda, ben retribuiti e continuamente contattati.
Pubblicare un annuncio o cercare su LinkedIn spesso intercetta profili estramente junior o poco allineati.
Qual è la differenza tra un Data Engineer e un Data Scientist?
Il Data Engineer costruisce l’infrastruttura dati. Il Data Scientist lavora sui dati già pronti.
Senza un Data Engineer:
- i dati non sono affidabili
- le analisi non scalano
- i modelli non funzionano
Qual è la RAL media di un Data Engineer in Italia?
Indicativamente:
- Junior: 30.000 – 40.000 €
- Mid-level: 40.000 – 55.000 €
- Senior: 55.000 – 70.000 €
Per profili senior con forte specializzazione cloud, la RAL può essere più alta.
Quanto tempo ci vuole mediamente per assumere un Data Engineer?
Il “time-to-hire” per questi profili è purtroppo alto: la media di mercato oscilla tra i 3 e i 5 mesi. Tuttavia, con il nostro approccio di Head Hunting mirato, andiamo a sollecitare candidati passivi (che non stanno leggendo annunci), riducendo drasticamente i tempi morti dell’attesa. Il nostro obiettivo è presentarti una short-list qualificata nelle prime settimane di attività.
In cosa il metodo Ricercamy è diverso?
Ricercamy lavora su tre leve:
- Head Hunting mirato: andiamo noi dai candidati
- Controllo totale: vedi ogni step della selezione
- Nessuna fee sulla RAL: modello a crediti flessibili
Cosa significa esattamente “Nessuna Fee sulla RAL”?
È la rivoluzione del nostro modello. Le società classiche ti chiedono una percentuale (spesso dal 15% al 25%) sulla retribuzione lorda del candidato: più lo paghi, più paghi loro. Noi no. Con Ricercamy acquisti dei crediti a consumo. Il costo è fisso, trasparente e deciso a monte. Se assumi un profilo Senior da 70k o un Junior da 35k, il nostro costo non cambia. Risparmi budget e sai esattamente quanto investi fin dal primo giorno.
Posso interrompere la ricerca se cambiano le priorità aziendali?
Assolutamente sì. Sappiamo che in azienda le priorità cambiano velocemente. Con il modello a crediti, non sei vincolato a contratti capestro. Puoi mettere in pausa la ricerca e utilizzare i tuoi crediti per un’altra posizione (magari un Data Analyst o un Developer) in un secondo momento. Hai flessibilità totale.
