Job Description:Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell'Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio.
Con oltre ****** dipendenti nel mondo, l'azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni.
Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese.All'interno dell'Area Cyber & Security Solutions, stiamo ricercando un/a Software Engineer per servizi dati, cloud e ML per la nostra sede di Genova / Roma Laurentina.Di seguito l'elenco delle principali attività previste per il ruolo:Sviluppare microservizi per data ingestion, transformation, API exposure e processingImplementare servizi per batch e streaming data processing con integration tra i due paradigmiSviluppare API RESTful, GraphQL e gRPC per data access e analytics query executionImplementare servizi per cloud infrastructure management (compute, storage, networking)Sviluppare servizi per orchestration e provisioning di risorse cloudImplementare servizi per security posture monitoring e compliance checkingSviluppare componenti per cost tracking, resource optimization e billingImplementare servizi per ML lifecycle management (training, evaluation, deployment, monitoring)Sviluppare servizi per model registry, versioning e metadata trackingSviluppare API per model serving e inference con support per batch e real-time predictionsImplementare servizi per feature store management e feature engineering pipelinesImplementare servizi per metadata management e data catalog integrationSviluppare componenti per data quality validation e monitoringIntegrare con data lakehouse per unified batch-streaming storageIntegrare con cloud providers APIs (OpenStack, AWS, Azure) per multi-cloud scenariosImplementare servizi per disaster recovery automation e backup orchestrationSviluppare Kubernetes operators per custom resource managementImplementare caching strategies e query optimization per performanceSviluppare servizi per data lineage tracking e impact analysisImplementare servizi per model monitoring (drift detection,



performance tracking, data quality)Sviluppare servizi per automated retraining pipelines e continuous learningGarantire scalabilità, reliability e security per data services, cloud services e ML workloadsImplementare pattern per fault tolerance, retry mechanisms e error handlingImplementare testing automation e CI/CD pipelines per cloud services, data services e ML pipelinesMantenere elevati standard di qualità del codice attraverso testing e code reviewCollaborare con data engineers, infrastructure team, data scientists e ML engineers per implementazione end-to-endTitolo di studioLaurea in Ingegneria Informatica, Informatica o equivalente.
SeniorityExpert (da 2 a 5 anni di esperienza nel ruolo, o più di 5 anni di esperienza in ruoli analoghi)Conoscenze e competenze tecnicheSviluppo backend con linguaggi enterprise (Java, Python, Scala, Go) per data platforms, cloud platforms e ML platformsData processing con framework moderni (Apache Spark, Apache Flink)Architetture event-driven per data streaming e real-time processingCloud platforms APIs (OpenStack, AWS/Azure SDKs) e resource managementKubernetes e container orchestration con operators patternInfrastructure as Code (Terraform, Pulumi) e automationMicroservizi cloud-native con service mesh integrationMLOps practices per model lifecycle automationModel serving frameworks (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton Inference Server)ML orchestration tools (Kubeflow, MLflow) e experiment trackingFeature stores (Feast, Tecton) e feature engineering pipelinesSviluppo di API (RESTful, GraphQL, gRPC) per data services, infrastructure services e ML servicesDatabase relazionali e NoSQL ottimizzati per analytics (columnar, document, wide-column)Data lakehouse integration (Delta Lake, Apache Iceberg) con ACID semanticsSecurity automation (policy enforcement, compliance scanning, secrets management)Caching distribuito (Redis, Memcached)



per performance optimizationAPI design per infrastructure services e ML services con versioning e backward compatibilityCompetenze comportamentaliAutonomia nella gestione di task complessi multi-componenteBuone capacità comunicative e problem solving analiticoOrientamento alla qualità del codice, data quality, automazione, infrastructure as code, performance e scalabilitySecurity mindset per cloud environmentsCollaborazione efficace in team cross-funzionali (backend, data engineering, analytics, infrastructure, ML)Proattività nel knowledge sharing e continuous improvementConoscenze linguisticheItaliano madrelingua, Inglese qualificato (B2)Competenze informaticheLinguaggi backend (Java, Python, Scala, Go) e framework (Spring Boot, FastAPI)Apache Spark (PySpark, Scala) per distributed data processingApache Flink for stream processing (DataStream API, Table API)Event streaming (Apache Kafka) e message brokersCloud platforms (OpenStack, integration con AWS/Azure)Kubernetes avanzato (operators, CRDs, admission controllers, GPU support con NVIDIA GPU Operator)Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Pulumi)ML frameworks (TensorFlow, PyTorch) e model formats (ONNX, SavedModel)Model serving (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton)MLOps tools (Kubeflow, MLflow, DVC)Feature stores (Feast) e data versioningContainerizzazione (Docker) e deployment su KubernetesDatabase relazionali (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra), columnar (ClickHouse), time-series (TimescaleDB)Data lakehouse platforms (Delta Lake, Apache Iceberg)Cache distribuito (Redis) e query optimizationSecurity tools (Vault, OPA, Falco) per cloud securityAPI design e versioning strategiesPipeline CI/CD e monitoring (Prometheus, Grafana) per data applications, cloud services e ML systemsAltroDisponibilità a brevi trasferte su territorio nazionaleEsperienza con big data processing su larga scala, progetti cloud infrastructure, progetti ML/AI è un plusCertificazioni data engineering (Databricks, Snowflake), cloud (AWS/Azure, OpenStack, Kubernetes), streaming (Confluent Certified Developer for Apache Kafka, Flink) sono titoli preferenzialiConoscenza di data warehousing, OLAP, data modeling, analytics, ML algorithms, data science è un plusBackground in progetti data-intensive, system administration, SRE, distributed systems o high-performance computing è un plusDisponibilità a ottenere clearance di sicurezzaSeniority:Expert

📌 C++ Software Engineer (Lazio)
🏢 Almaviva
📍 Lazio