Questa posizione è in Cerved

Il processo di selezione sarà interamente gestito Cerved.

Questa opportunità è disponibile in San Donato Milanese - Italy, Padova - Italy, Mangone - Italy, Roma - Italy.

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Cerved è la tech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supporta la crescita sostenibile, la gestione del rischio e la trasformazione digitale di imprese e istituzioni. Con Cerved Rating Agency, elaboriamo valutazioni sul merito di credito, rating ESG e analisi sulle emissioni di debito. Dal 2021 Cerved è parte di ION Group, uno dei più grandi operatori FinTech internazionali. In un contesto in costante evoluzione normativa e tecnologica, stiamo cercando un/a Data Engineer da inserire nell’area Data Management. Il/la candidato/a sarà parte attiva nella progettazione, sviluppo e ottimizzazione di pipeline dati robuste e scalabili, a supporto dei processi di business e delle iniziative di **Analytics**, **AI** e **Machine Learning**. Le principali responsabilità: * Sviluppare, testare e mantenere **pipeline di ingestione, trasformazione e distribuzione dei dati** (ETL/ELT) utilizzando Python, Java, Apache Spark e Databricks; * Implementare e ottimizzare **Job Spark** (batch e streaming) su Databricks, garantendo performance, affidabilità e copertura dei test * Integrare sorgenti dati eterogenee (database relazionali, API REST, file system, code di messaggistica) sfruttando i servizi AWS: S3, Glue, Kinesis, SQS, Lambda, Redshift; * Scrivere codice di qualità production-grade in Python e/o Java, applicando **principi SOLID**, design pattern, code review e test automatizzati (unit, integration); * Costruire e gestire workflow di orchestrazione con **Apache Airflow** o **Databricks Workflows**,



assicurando monitoraggio, alerting e gestione degli errori; * Applicare tecniche di data modeling e trasformazione con Databricks (Delta Live Tables, Databricks SQL, Auto Loader), garantendo la tracciabilità e la qualità dei dati lungo tutto il flusso (data lineage, data quality checks); * Collaborare con i team di Data Architect, Data Science e BI; * Contribuire all’adozione di best practice DevOps/DataOps: versionamento del codice (Git), CI/CD per pipeline dati, Infrastructure as Code (Terraform) e ambienti containerizzati (Docker, Kubernetes); * Preparare e ottimizzare i dati a supporto di **modelli ML** e **soluzioni AI**: feature engineering, costruzione di Feature Store, pipeline di embedding e RAG per applicazioni di Generative AI. I requisiti: * Esperienza di almeno 3 anni nello sviluppo di pipeline dati e soluzioni di data engineering in contesti produttivi; * Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini; certificazioni AWS (Cloud Practitioner, Developer, Data Analytics) o Databricks sono apprezzate; * Solide competenze di programmazione in **Python** (pandas, PySpark, asyncio, FastAPI) e/o Java (Spring Boot, Maven/Gradle); capacità di scrivere codice pulito, testabile e documentato; * Esperienza con **Apache Spark** (RDD, DataFrame API, Spark SQL, Structured Streaming)



e con la piattaforma **Databricks** (notebooks, jobs, Delta Live Tables); * Conoscenza pratica dei **servizi AWS per i dati**: S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Kinesis Data Streams/Firehose, Lambda, Step Functions, IAM; * Esperienza con le funzionalità avanzate di **Databricks** per la trasformazione e qualità del dato (Delta Live Tables, Databricks SQL, Auto Loader, Delta Lake) e con formati di storage columnar (Parquet, Delta, Iceberg); * Familiarità con **sistemi di orchestrazione** (Apache Airflow, Databricks Workflows) e messaggistica event-driven (Apache Kafka, Amazon Kinesis, SQS); * Buona padronanza di **SQL avanzato** (window functions, CTE, ottimizzazione delle query) su database relazionali e analitici (PostgreSQL, Redshift, Athena); * Esperienza con pratiche DevOps/DataOps: Git, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins), Docker, Kubernetes; conoscenza di base di Terraform o CloudFormation è un plus; * Conoscenza di base di tecniche ML/AI applicate ai dati: feature engineering, pipeline di preprocessing per modelli, Vector Store e architetture RAG per Generative AI costituisce un vantaggio; * Propensione al lavoro in team Agile, attitudine alla collaborazione cross-funzionale, curiosità tecnologica e orientamento alla qualità del codice e alla continuous improvement. **? Modalità di lavoro:** ibrida, con ampia possibilità di lavoro da remoto. **? Sede di lavoro:** Milano, Padova, Roma o Mangone (CS). #LI-Hybrid _Cerved Group garantisce (ai sensi del D.Lgs 198/2006, D.Lgs.215/2003 e D.Lgs.216/2003) pari opportunità di accesso al lavoro a tutt* i/le candidat* e si impegna a favorire il rispetto delle diversità e l’inclusione sul posto di lavoro._

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[#J-MCITY]

📌 Senior Data Engineer (San Donato Milanese)
🏢 Cerved
📍 San Donato Milanese