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