Responsabilità
Responsabilitàprogettare e gestire architetture dati end?to?end, includendo streaming in tempo reale (kinesis, flink) e batch (emr, redshift, athena).
costruire pipeline etl/elt scalabili per dataset multi?tb, con controlli di qualità, monitoraggio e alert.
architettare soluzioni di analytics in tempo reale per monitorare flussi inbound, accuratezza consegne, congestioni dock e interruzioni di rete.
definire metriche operative, kpi e dashboard automatizzate (quicksight, tableau) per reporting wbr/mbr.
sviluppare tool basati su genai per automatizzare narrazioni, analisi delle cause radice e alert intelligenti.
condurre deep?dive su dataset complessi, identificare problemi su prodotti, magazzini o rotte e quantificare l'impatto con metodi statistici.
collaborare con stakeholder di engineering, science, transportation, planning, finance e operations per allineare definizioni e framework analitici.
Requisiti
requisitilaurea in disciplina quantitativa (statistica, matematica, data science, informatica, ingegneria, economia, operations research).
esperienza in analytics, data engineering o business intelligence su larga scala,



con progettazione di data warehouse, data modeling e pipeline etl/elt.
competenze avanzate in sql e programmazione python (o equivalente) per manipolazione di dataset multi?tb.
conoscenza di streaming real?time (kinesis, kafka, flink) e batch processing (emr, hive).
esperienza con strumenti di visualizzazione (quicksight, tableau) e con servizi aws (s3, redshift, athena, lambda, glue, step functions, sagemaker, dynamodb).
capacità di tradurre problemi operativi in soluzioni analitiche e comunicare risultati a senior leadership.
preferibile esperienza con integrazione genai/llm, prompt engineering e workflow agentici.
Offerta
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