Google Cloud Data Engineer

Overview

In questa posizione operi sulla Data Platform GCP per costruire pipeline batch e real-time, trasformando e preparando dati strutturati e non strutturati. Sarai autonomo in acquisizione, storicizzazione, cleansing e anonimizzazione dei dati, gestendo outlier e dati nulli, e creando KPI di qualità. Lavorerai a stretto contatto con Data Scientist, strumenti di BI/Visualization e strutture sia relazionali sia NoSQL, per fornire dataset pronti all’uso. Riceverai modelli di ML dai Data Scientist, li ottimizzerai per esecuzione scalata e li schedulerai per automatizzare l’integrazione. Avrai un ruolo di consulenza sulle scelte di servizi GCP, costruendo relazioni con clienti e partner, e contribuom

Retribuzione / Benefits

• crescita e formazione con 300+ corsi
• lavoro ibrido/remoto
• assicurazione sanitaria e check-up
• piani welfare e benessere
• ticket restaurant
• congedo parentale e supporto famigliare

Responsabilità

• Operare su Data Platform GCP e implementare pipeline batch e real-time
• Eseguire acquisizione, storicizzazione, cleansing, anonimizzazione/masking dei dati
• Gestire valori nulli/outlier, aggregazione e strutturazione di dati non strutturati
• Creare KPI di quality e preparare dataset per Data Scientist, BI e architetture DWH/NoSQL
• Ricevere e ottimizzare modelli di ML per esecuzione scalabile e schedularli per automazione
• Progettare pipeline complesse massimizzando riuso, qualità, efficienza e documentazione
• Fornire advisory per selezione/ottimizzazione dei servizi GCP
• Costruire relazioni con clienti, vendor e partner e supportare soluzioni su mandati condivisi
• Contribuire alla Community con attività di ricerca, scouting e sviluppo di nuove soluzioni

Requisiti fondamentali

• Esperienza in piattaforme dati basate sul cloud
• Conoscenza di Google GCP e servizi DataFlow, Composer, Data Fusion, Vertex
• Conoscenza concetti moderni di data platforms (Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh, Data Governance)
• Progettazione data model e pipeline ETL/ELT
• Conoscenza di linguaggi SQL, Java, Ruby, Python o R
• Conoscenza di tecnologie per Basi dati strutturate e non strutturate (BigQuery, Cloud SQL, Firestore)
• Plus: certificazione Google Professional Data Engineer o equivalente

• Comunicazione efficace con stakeholders
• Orientamento al cliente e soluzione di problemi
• Proattività e autonomia
• DataFlow, Composer, Data Fusion, Vertex su GCP
• BigQuery, Cloud SQL, Firestore
• Data modeling e design di pipeline ETL/ELT