Siamo alla ricerca di professionisti con almeno 2 anni di esperienza nel mondo Data & AI, con particolare focus su Data Engineering, Artificial Intelligence e Generative AI.
La risorsa sarà coinvolta, in base alla propria esperienza e specializzazione, nella progettazione e realizzazione di pipeline di data ingestion e processing, integrazione e trasformazione dei dati, soluzioni di Data Platform e applicazioni basate su AI e Generative AI, operando su architetture moderne e ambienti Cloud.

Competenze richieste
• Esperienza nello sviluppo di pipeline ETL/ELT e processi di Data Engineering
• Buona conoscenza di Python e SQL
• Esperienza con Apache Spark e/o tecnologie di elaborazione distribuita
• Conoscenza di Data Warehouse, Data Lake e architetture Lakehouse
• Esperienza nella modellazione, trasformazione e gestione del dato
• Conoscenza di almeno una piattaforma Cloud tra Azure, AWS o GCP
• Familiarità con metodologie e pratiche di software engineering
• Buona conoscenza della lingua inglese

Costituiscono titolo preferenziale
Data Engineering




• Esperienza con piattaforme come Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric
• Conoscenza di strumenti di orchestrazione e integrazione dati
• Esperienza con strumenti di Data Quality e Data Governance
• Familiarità con Git, CI/CD e pratiche DataOps

AI / Generative AI
• Esperienza nello sviluppo di soluzioni basate su AI e Generative AI
• Conoscenza di LLM, RAG, embeddings e Vector Database
• Esperienza con Prompt Engineering e Tool/Function Calling
• Conoscenza di framework per lo sviluppo di applicazioni AI Agentic / AI Agents
• Esperienza nell'integrazione di modelli AI attraverso API
• Conoscenza di piattaforme e servizi Cloud dedicati all'AI

Ulteriori competenze
• Esperienza con strumenti di Business Intelligence e Data Visualization
• Familiarità con Docker e tecnologie di containerizzazione
• Esperienza in contesti Agile
• Buona capacità di analisi, problem solving e lavoro in team

La posizione sarà definita in funz

📌 Data & AI Engineer (Torino)
🏢 Bit
📍 Torino