In questo ruolo ti occuperai di progettare e realizzare pipeline di dati su larga scala, sfruttando Spark e Scala, per alimentare soluzioni di AI in contesti enterprise. Lavorerai in un team Big Data & AI per trasformare dati strutturati e non strutturati in insight operativi, garantendo scalabilità e qualità. Avrai responsabilità su l’ML e l’MLOps, collaborando con stakeholder di business e presentando risultati in forma chiara. Un ambiente di crescita tecnologica avanzata ti aspetta, con occasione di impatto su progetti trasversali e innovativi.

Tutti i potenziali candidati sono invitati a leggere con attenzione i seguenti dettagli prima di inviare la propria candidatura.
Retribuzione / Benefits

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- Formazione e aggiornamento tecnico continuo

- Zona Bologna

Responsabilità

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- Progettare e sviluppare pipeline di elaborazione dati su larga scala con Apache Spark (Scala e Spark SQL)

- Ottimizzare processi di elaborazione distribuita usando RDD, DataFrame e Spark SQL

- Sviluppare UDF per trasformazioni complesse sui dati

- Gestire data ingestion e data processing su Microsoft Azure (Azure Data Factory)





- Realizzare pipeline end-to-end per dati strutturati e non strutturati

- Applicare tecniche di Machine Learning (regressione, clustering, anomaly detection, forecasting)

- Supportare la messa in produzione dei modelli (MLOps) garantendo scalabilità e performance

- Collaborare con stakeholder di business per tradurre esigenze analitiche in soluzioni data-driven

- Realizzare report e dashboard per comunicare risultati a stakeholder tecnici e di business

Requisiti fondamentali

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- Esperienza consolidata con Apache Spark (Scala, Spark SQL)

- Ottima conoscenza xysqume di Python e/o Scala

- Conoscenza di paradigmi di elaborazione distribuita (RDD, DataFrame, MapReduce)

- Esperienza su Azure Data Platform, in particolare Azure Data Factory

- Capacità di progettare e gestire pipeline ETL e data ingestion

- Conoscenza di tecniche di Machine Learning: regressione, clustering, anomaly detection, forecasting/serie temporali

- Esperienza (anche base) nella messa in produzione di modelli

- Gradita esperienza con strumenti di data visualization e reporting

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📌 AI DATA ENGINEER (Bologna)
🏢 Experteer Italy
📍 Bologna