Data Engineer Middle

Chi siamo

NEXT Industries è un’azienda tecnologica italiana che opera attraverso due divisioni complementari:

IT Consulting, dedicata alla consulenza specialistica e allo sviluppo di soluzioni software per aziende e partner attivi in diversi settori;

Physical AI, focalizzata su intelligenza artificiale applicata a dispositivi, sensori, robot e sistemi industriali connessi.

Uniamo competenze software, dati, cloud, IoT e intelligenza artificiale per accompagnare i nostri clienti nei loro percorsi di innovazione e trasformazione digitale.

Descrizione dell’offerta

Per il potenziamento della divisione IT Consulting e l’inserimento su diversi progetti presso importanti clienti, siamo alla ricerca di un/una Data Engineer Middle.

La risorsa sarà inserita all’interno di team tecnici strutturati e si occuperà della progettazione, realizzazione e gestione di soluzioni per la raccolta, l’elaborazione e l’integrazione dei dati.

In particolare, si occuperà di:

progettare, sviluppare e mantenere pipeline ETL ed ELT;

acquisire e integrare dati provenienti da fonti eterogenee;

effettuare operazioni di trasformazione, normalizzazione e controllo della qualità dei dati;

progettare e gestire Data Warehouse, Data Lake e altre piattaforme dati;

sviluppare processi batch e, quando richiesto, flussi di elaborazione in tempo reale;

ottimizzare query, procedure e processi di elaborazione;

implementare controlli di qualità, tracciabilità e monitoraggio dei dati;

integrare database, API, applicazioni e servizi cloud;

collaborare con Data Analyst, Data Scientist, sviluppatori e referenti di business;

supportare la preparazione dei dati destinati ad attività di reporting, Business Intelligence e Machine Learning;

analizzare e risolvere anomalie relative a pipeline e piattaforme dati;

contribuire alla documentazione tecnica e al miglioramento continuo delle architetture.

La sede e la modalità di lavoro, in presenza, ibrida o da remoto, saranno definite in base alle caratteristiche del progetto e alle esigenze del cliente.

Il/la candidato/a ideale possiede:

almeno 3 anni di esperienza nel ruolo di Data Engineer o in posizioni analoghe;

ottima conoscenza di SQL;

esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT;

buona conoscenza di Python per la manipolazione e l’elaborazione dei dati;

esperienza con database relazionali, come PostgreSQL, MySQL, Oracle o SQL Server;

conoscenza dei principi di modellazione dei dati;

esperienza con Data Warehouse, Data Lake o architetture Lakehouse;

conoscenza di almeno una piattaforma cloud tra Microsoft Azure, AWS o Google Cloud Platform;

esperienza con sistemi di versionamento, preferibilmente Git;

conoscenza dei principi di data quality, data governance e sicurezza del dato;

capacità di analisi, troubleshooting e ottimizzazione delle prestazioni;

conoscenza del ciclo di vita del software e delle metodologie Agile;

buona conoscenza della lingua inglese, almeno per la lettura della documentazione tecnica.

Saranno considerate un plus:

esperienza con Apache Spark, Databricks o PySpark;

conoscenza di strumenti di orchestrazione come Apache Airflow, Azure Data Factory o AWS Glue;

esperienza con tecnologie di streaming e messaggistica, come Apache Kafka;

conoscenza di database NoSQL;

esperienza con Docker e Kubernetes;

conoscenza di strumenti Infrastructure as Code e pipeline CI/CD;

familiarità con strumenti di Business Intelligence, come Power BI, Tableau o Qlik;

esperienza nella preparazione di dati per modelli di Machine Learning e applicazioni di Intelligenza Artificiale;

conoscenza di architetture IoT e gestione di dati provenienti da sensori e dispositivi connessi;

certificazioni in ambito Cloud, Data Engineering o Data Platform.

Completano il profilo capacità di problem solving, precisione, autonomia operativa, orientamento alla qualità del dato e predisposizione alla collaborazione con team tecnici e interlocutori di business.

L’inquadramento e il trattamento economico saranno valutati sulla base dell’esperienza e delle competenze effettivamente maturate.

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