Per una primaria realtà industriale italiana operante nel settore farmaceutico, specializzata nello sviluppo e produzione di principi attivi e intermedi per l'industria pharma, si ricerca un/una Data Engineer da inserire nel team Data & AI.
È la persona giusta per questa occasione?
Si assicuri di leggere la descrizione completa qui sotto.
La risorsa contribuirà all'evoluzione delle piattaforme dati aziendali, supportando iniziative di integrazione, data management, reporting, analytics e valorizzazione del patrimonio informativo, anche a servizio di progettualità future in ambito AI e machine learning.
La figura sarà inserita in un contesto tecnologico strutturato e collaborerà con Data Architect, Data Scientist, team IT e stakeholder di business, con l'obiettivo di garantire disponibilità, qualità, affidabilità e accessibilità dei dati.
Il ruolo rappresenta un'opportunità per lavorare su architetture dati moderne, integrando fonti eterogenee e contribuendo alla costruzione di pipeline scalabili a supporto dei principali processi decisionali e analitici dell'organizzazione.
Attività principali:
Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili e affidabili per ingestion, trasformazione e distribuzione dei dati in logica ETL/ELT.
Integrare fonti dati eterogenee, strutturate e non strutturate, provenienti da sistemi enterprise quali ERP, MES o API e piattaforme applicative aziendali.
Realizzare e ottimizzare flussi dati a supporto di reporting, analytics avanzati, data warehousing, data lakehouse e use case AI/ML.
Definire, manutenere e documentare modelli dati, schemi, metadati e dataset analytics-ready, garantendone qualità,



coerenza e riutilizzabilità.
Monitorare le pipeline in produzione, assicurandone continuità operativa, performance, affidabilità e tempestiva gestione di anomalie o malfunzionamenti.
Collaborare con Data Architect, Data Scientist e team applicativi nella progettazione di soluzioni dati coerenti con gli standard architetturali aziendali.
Implementare controlli automatici di data quality, lineage, completezza, accuratezza e consistenza, in raccordo con le policy di data governance, sicurezza e compliance.
Requisiti richiesti:
Esperienza nel ruolo di Data Engineer o posizioni equivalenti, preferibilmente maturata in organizzazioni strutturate.
Ottima conoscenza di Python e SQL per la manipolazione, trasformazione, modellazione e gestione di grandi volumi di dati.
Esperienza nella progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e processi di integrazione dati complessi.
Conoscenza di architetture moderne di data management, incluse soluzioni di data warehouse, data lake e data lakehouse.
Esperienza con framework big data e distributed computing, quali Apache Spark e PySpark.
Familiarità con piattaforme cloud data, ad esempio Azure, AWS o Google Cloud Platform, e relativi servizi di storage, compute e data processing.




Buona conoscenza dell'inglese.
Requisiti preferenziali:
Esperienza in contesti regolamentati, preferibilmente nei settori farmaceutico, life sciences o financial services.
Conoscenza di tematiche di data governance, sicurezza del dato e compliance normativa, inclusi GDPR e standard GxP.
Conoscenza di strumenti di workflow orchestration, pratiche DevOps, versionamento del codice, Git e processi CI/CD.
Esperienza nell'integrazione di dati provenienti da sistemi enterprise complessi.
Familiarità con strumenti e metodologie MLOps per la preparazione e gestione dei dati a supporto del ciclo di vita dei modelli di machine learning.
Conoscenza di architetture e pattern dati a supporto di applicazioni di AI generativa, inclusi LLM, RAG ed embeddings.
Esperienza con tecnologie di containerizzazione e orchestrazione, come Docker e Kubernetes.
Sede di lavoro: Milano, con modalità di lavoro ibrida.
Range retributivo annuo previsto: *************** euro, in funzione del livello di autonomia, seniority tecnica e ampiezza delle responsabilità.
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