Overview

In questo ruolo ti occupi di Data Platform Big Data ibrida (on-premises o cloud) per realizzare pipeline batch e real-time, trasformando dati strutturati e non strutturati. Lavori con Data Scientist, BI e strutture relazionali o NoSQL per fornire dataset pronti all’uso e per integrare modelli di Machine Learning in esecuzioni scalabili. Offri advisory su architetture Big Data e ti inserisci in progetti innovativi con approccio cloud-native. Unisciti a un team che valorizza tecnologia, persone e qualità.

Retribuzione / Benefits

- aggiornamento continuo
- lavoro ibrido remoto/ufficio
- assicurazione sanitaria
- check-up agevolati
- piano welfare integrativo
- congedo parentale integrato

Responsabilità

- Progettare e gestire data pipeline ETL/ELT per dati strutturati e non strutturati
- Realizzare pipeline batch e real-time su piattaforme Big Data
- Pulizia, anonimizzazione, gestione nulli e outlier, aggregazione e strutturazione di dati
- Creare KPI di quality e preparare dataset per Data Scientist, BI e sistemi DWH/NoSQL
- Ricevere modelli ML, ottimizzarli per esecuzione scalabile e schedularli per automazione
- Fornire advisory su tecnologie di Engineering e ottimizzazione di ecosistemi Big Data
- Costruire relazioni con clienti,



vendor e partner per garantire la migliore soluzione
- Contribuire alla Community con ricerca, scouting e nuove soluzioni

Requisiti fondamentali

- Da 0 a 3 anni di esperienza nel ruolo
- Esperienza su piattaforme dati basate sul cloud e conoscenza di almeno una cloud platform (GCP, AWS, Azure)
- Conoscenza concetti Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Virtualization, Data Mesh, Data Governance
- Esperienza nella progettazione di data model e manutenzione di data pipeline ETL/ELT
- Conoscenza di linguaggi SQL, Java, Ruby, Python, R
- Conoscenza di tecnologie per basi dati strutturate e non strutturate (es. BigQuery, MongoDB, Hadoop, Redis)
- Plus: certificazioni Google Professional Data Engineer, Data Engineering on Microsoft Azure, AWS Certified Big Data – Specialty

- Capacità di costruire relazioni con clienti, vendor e partner
- Attitudine al lavoro in team e orientamento al cliente
- Comunicazione chiara e problem solving
- Google Cloud Platform (GCP) / AWS / Azure
- Big Data concepts (Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh)
- Data modeling e progettazione pipeline ETL/ELT

📌 Junior Cloud Data Engineer (Latina)
🏢 Business Integration Partners
📍 Latina