Cloud Data Engineer

Overview

In questa posizione operi su Data Platform Big Data, ibrida o cloud, costruendo pipeline batch e real-time e curando la qualità dei dati. Collabori con Data Scientist, BI e nuove fonti dati, garantendo soluzioni scalabili e riutilizzabili. Hai un ruolo di advisory sulle architetture Big Data e supporti l’industrializzazione di modelli di ML. Lavori con tecnologie cloud native per progetti globali e complessi.

Retribuzione / Benefits

• lavoro agile da remoto e in ufficio
• assicurazione sanitaria e check-up agevolati
• piano welfare integrativo
• ticket restaurant
• congedo parentale e supporto genitoriale
• iniziative di formazione e sviluppo personale

Responsabilità

• Implementare e gestire data platform su cloud o ibrido (batch e real-time)
• Acquisire, storicizzare, cleansing, anonimizzazione e masking dei dati
• Progettare data model e pipeline ETL/ELT per estrarre, trasformare e caricare dati
• Integrare modelli di ML dei Data Scientist e pianificarne l’esecuzione scalabile
• Fornire advisory su architetture Big Data e ottimizzare ecosistemi esistenti
• Sviluppare soluzioni orientate a riuso, qualità, efficienza e documentazione
• Contribuire alla community con attività di ricerca e scouting
• Costruire relazioni con clienti, vendor e partner
• Supportare iniziative di business development e innovazione

Requisiti fondamentali

• Esperienza su piattaforme dati basate su cloud (GCP, AWS, Azure) e servizi correlati
• Conoscenza di Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Virtualization, Data Mesh, Data Governance
• Progettazione di data model e manutenzione di data pipeline ETL/ELT
• Conoscenza di linguaggi di programmazione e interrogazione dati (SQL, Java, Python, R)
• Conoscenza di tecnologie per Basi dati strutturate/non strutturate (BigQuery, MongoDB, Hadoop, Redis)
• Possesso di una o più certificazioni rilevanti (Google Professional Data Engineer, Azure Data Engineer, AWS Big Data/Speciality)
• Capacità di lavorare su architetture cloud native e di adattarsi a contesti progetto/clienti
• Capacità di comunicazione e gestione relazioni con stakeholder
• conoscenza di API REST per integrazione applicativa

• Autonomia e proattività
• Buone capacità di comunicazione e relazione con clienti e team
• Orientamento alla qualità e al riuso
• Cloud platforms (GCP, AWS, Azure)
• Data platforms: Big Data, Data Lake, Data Warehouse
• Data governance e data mesh