Senior DataOps Engineer - Italy

Solv Health (Solv) è un’azienda americana fondata nel 2016, con sede a San Francisco, California. Solv

sviluppa una piattaforma online di prenotazione e gestione di appuntamenti per pazienti.

Sarai il responsabile dell’intersezione tra affidabilità della pipeline dati, qualità della modellazione e performance del database. Questo ruolo si trova al punto di incontro tra il team Data & Analytics e il team di Platform Engineering — ed esiste perché abbiamo bisogno di qualcuno che sappia tenere insieme entrambi i lati. Qualcuno che capisce perché un modello dbt è lento e sa risolverlo a livello di warehouse, non solo a livello SQL.

In pratica, sarai il responsabile EU-timezone della nostra pipeline analytics quotidiana: la persona che mantiene dbt funzionante e in salute, che conosce Aurora e Redshift abbastanza in profondità da ottimizzare i modelli dati e prevenire il degrado delle performance del warehouse. È un ruolo concreto, da chi ama stare nel merito: lavorerai nel terminale, nell’editor SQL, direttamente sui sistemi — non nelle presentazioni.

Lavori con orari italiani. La collaborazione con il team US avviene prevalentemente in modalità asincrona — il team è in Pacific Time, quindi la sovrapposizione è limitata e si concentra verso la fine della tua giornata. La maggior parte della tua ownership avviene nelle ore EU: sei la persona che vede i problemi per prima e li risolve in autonomia, sapendo quando è il momento di coinvolgere il team oltreoceano.

Abbiamo un ufficio a Verona: sei il benvenuto a lavorare in presenza (modalità ibrida, circa 3 giorni a settimana) oppure completamente da remoto se non sei nella zona — con la flessibilità di venire in ufficio quando possibile. Contratto a tempo indeterminato.

• Monitora e gestisci il triage EU delle failure giornaliere della pipeline dbt — errori di connessione, schema drift, type mismatch su JSON, timeout dei modelli — che occorrono durante la mattina italiana
• Mantieni e migliora l’affidabilità della pipeline: logiche di retry, soglie di alerting, runbook per le modalità di failure più comuni
• Collabora con il team analytics per fare debug dei problemi dati end-to-end, dai sistemi sorgente attraverso i modelli dbt fino alle dashboard Looker a valle

• Fai rispettare gli standard di modellazione dbt: naming convention, pattern di testing, schema design, documentazione
• Identifica e refactora i modelli costosi — riduci il runtime della pipeline, elimina CTE ridondanti, migliora il design dei modelli incrementali
• Revisiona i nuovi contributi ai modelli per le implicazioni sulle performance prima che raggiungano la produzione
• Contribuisci a far evolvere l’architettura di modellazione con la crescita dei volumi di dati Performance del Database & Infrastruttura
• Gestisci l’ottimizzazione delle performance di Redshift: WLM tuning, query profiling, analisi delle sort key e distribution key, configurazione dei data share
• Monitora e gestisci il connection pooling di Aurora (PgBouncer) — prevenzione dell’esaurimento delle connessioni, ottimizzazione delle dimensioni dei pool
• Supporta la valutazione e pianificazione di una potenziale migrazione Redshift → Snowflake
• Fornisci copertura infrastrutturale per gli incidenti al database layer e partecipa ai workflow operativi del team di piattaforma — deployment ArgoCD, modifiche Terraform — per le infrastrutture che toccano il data layer Tooling Analytics AI-Assisted
• Usa e migliora i tool AI-assisted (Claude Code, integrazioni dbt MCP) per il debug della pipeline e l’automazione analytics
• Supporta il team analytics nel far scalare gli agenti analytics AI interni verso funzionalità customer-facing

• Hai 4+ anni in un ruolo di data engineering, analytics engineering o Data Ops — con ownership di pipeline da cui altri dipendono
• Hai una solida esperienza in SQL e data modeling: hai preso decisioni architetturali reali su dataset reali e sai spiegarne i tradeoff
• Hai esperienza pratica con dbt in produzione — non solo nella scrittura di modelli, ma nella loro manutenzione, nel debug dei failure e nel presidio degli standard di…