Azienda Azienda tecnologica specializzata in Data Engineering e soluzioni di Artificial Intelligence, con resistente focus su progetti enterprise data-driven. Offerta * Progettare e sviluppare pipeline di elaborazione dati su larga scala utilizzando Apache Spark (Scala e Spark SQL) * Realizzare e ottimizzare processi di elaborazione distribuita utilizzando RDD, DataFrame e Spark SQL * Sviluppare UDF personalizzate per la gestione di trasformazioni complesse sui dati * Implementare e gestire architetture di data ingestion e data processing su Microsoft Azure (in particolare Azure Data Factory) * Costruire pipeline end-to-end per la gestione di dati strutturati e non strutturati * Applicare tecniche di Machine Learning (regressione, clustering, anomaly detection, forecasting) in diversi ambiti: fashion, geospaziale, industriale e di produzione * Supportare la messa in produzione dei modelli (approccio MLOps) garantendo scalabilità, affidabilità e performance * Collaborare con stakeholder di business per tradurre esigenze analitiche in soluzioni data-driven * Realizzare report,



dashboard e presentazioni per la comunicazione dei risultati verso stakeholder tecnici e business Competenze ed esperienza Il candidato è in possesso dei seguenti requisiti: * Esperienza consolidata con Apache Spark (Scala, Spark SQL) * Ottima conoscenza di Python e/o Scala * Conoscenza dei paradigmi di elaborazione distribuita (RDD, DataFrame, MapReduce) * Esperienza su Microsoft Azure Data Platform, in particolare Azure Data Factory * Capacità di progettare e gestire pipeline ETL e processi di data ingestion * Conoscenza di tecniche di Machine Learning: Regresione * Clustering * Anomaly detection * Forecasting / serie temporali * Esperienza (anche base) nella messa in produzione di modelli * Gradita esperienza con strumenti di data visualization e reporting Completa l'offerta * Azienda in forte crescita; * Tecnologie all'avanguardia, prodotto tecnicamente complesso; * Formazione e aggiornamento tec

📌 AI DATA ENGINEER (Italia)
🏢 Michael Page
📍 Italia