Questa posizione è in Capgemini

Il processo di selezione sarà interamente gestito Capgemini.

Questa possibilità è disponibile in Bologna - Italy, Milano - Italy, Roma - Italy, Torino - Italy, Marcon VE - Italy.

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Cloud Data Engineer Scegliere Capgemini significa scegliere un’azienda in cui sarà possibile plasmare la propria carriera nel modo desiderato, dove si sarà supportati e ispirati da una comunità collaborativa di colleghi in tutto il mondo e dove si potrà reinventare ciò che è possibile. Unisciti a noi e contribuisci ad aiutare le principali organizzazioni globali a sbloccare il valore della tecnologia e a costruire un mondo più sostenibile e più inclusivo.
Le tue attività includeranno:
Come professionista esperto in Cloud Data Engineer presso Capgemini ti occuperai di supportare i clienti nella costruzione di Architetture Moderne o Big Data, nell’implementazione di soluzioni dati, nell’analisi dei dati e nella rappresentazione degli stessi, attraverso l’utilizzo di tool dedicati, seguendo i principali programmi di Data Governance.



In questo ruolo sarai un elemento chiave nelle seguenti attività:
- Disegnare e realizzare soluzioni di data analytics, Big Data e Data Warehouse in ambienti Cloud (AWS, GCP, Azure) e piattaforme come Databricks e Snowflake
- Sviluppare e gestire pipeline ETL/ELT per l’elaborazione di dati in tempo reale e batch
- Implementare strategie di Data Governance e sicurezza per garantire qualità, affidabilità e protezione dei dati
- Collaborare con team interni e clienti per integrare e trasformare dati provenienti da diverse fonti (cloud e on-premise)
- Supportare il disegno e la messa in opera di architetture dati su Azure, AWS o GCP, utilizzando i principali servizi cloud (Synapse Analytics, Azure Data Factory, AWS Glue, Redshift, EMR, Lambda, GCP BigQuery, Dataflow, Dataproc, ecc.)

Requisiti
- Esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni su una delle seguenti piattaforme: Databricks, Azure, AWS, GCP o Snowflake
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📌 Cloud Data Engineer (Torino)
🏢 Capgemini
📍 Torino