AI DATA ENGINEER
Summary
Designs and builds large-scale data pipelines with Apache Spark and Azure, implements ML models (regression, clustering, anomaly detection), and deploys them via MLOps for enterprise use cases.
Riferimento: JN- Pubblicato il: 2026-06-04Luogo: Bologna, Italia, ITSalario: 25000
Le seguenti informazioni hanno lo scopo di fornire ai potenziali candidati una migliore comprensione dei requisiti per questo ruolo.
- 35000 /annoTipo di contratto: Tempo pienoAzienda: Michael PageConsulente: Emanuel ShametiData Engineering, Advanced Analytics e soluzioni di Artificial IntelligenceAI Data Engineer
- Team Big Data & Artificial IntelligenceAzienda Azienda tecnologica specializzata in Data Engineering e soluzioni di Artificial Intelligence, con forte focus su progetti enterprise data-driven.
OffertaProgettare e sviluppare pipeline di elaborazione dati su larga scala utilizzando Apache Spark (Scala e Spark SQL)Realizzare e ottimizzare processi di elaborazione distribuita utilizzando RDD, DataFrame e Spark SQLSviluppare UDF personalizzate per la gestione di trasformazioni complesse sui datiImplementare e gestire architetture di data ingestion e data processing su Microsoft Azure (in particolare Azure Data Factory)Costruire pipeline end-to-end per la gestione di dati strutturati e non strutturatiApplicare tecniche di Machine Learning (regressione, clustering, anomaly detection, forecasting) in diversi ambiti: fashion, geospaziale, industriale e di produzioneSupportare la messa in produzione dei modelli (approccio MLOps) garantendo scalabilità, affidabilità e performanceCollaborare con stakeholder di business per tradurre esigenze analitiche in soluzioni data-drivenRealizzare report, dashboard e presentazioni per la comunicazione dei risultati verso stakeholder tecnici e businessCompetenze ed esperienza Il candidato è in possesso dei seguenti requisiti:Esperienza consolidata con Apache Spark (Scala, Spark SQL)Ottima conoscenza di Python e/o ScalaConoscenza dei paradigmi di elaborazione distribuita (RDD, DataFrame, MapReduce)Esperienza xysqume su Microsoft Azure Data Platform, in particolare Azure Data FactoryCapacità di progettare e gestire pipeline ETL e processi di data ingestionConoscenza di tecniche di Machine Learning:RegressioneClusteringAnomaly detectionForecasting / serie temporaliEsperienza (anche base) nella messa in produzione di modelliGradita esperienza con strumenti di data visualization e reportingCompleta l'offertaAzienda in forte crescita;Tecnologie all'avanguardia, prodotto tecnicamente complesso;Formazione e aggiornamento tecnico continuo;Zona: Comune di BolognaSmart working
Le seguenti informazioni hanno lo scopo di fornire ai potenziali candidati una migliore comprensione dei requisiti per questo ruolo.
- 35000 /annoTipo di contratto: Tempo pienoAzienda: Michael PageConsulente: Emanuel ShametiData Engineering, Advanced Analytics e soluzioni di Artificial IntelligenceAI Data Engineer
- Team Big Data & Artificial IntelligenceAzienda Azienda tecnologica specializzata in Data Engineering e soluzioni di Artificial Intelligence, con forte focus su progetti enterprise data-driven.
OffertaProgettare e sviluppare pipeline di elaborazione dati su larga scala utilizzando Apache Spark (Scala e Spark SQL)Realizzare e ottimizzare processi di elaborazione distribuita utilizzando RDD, DataFrame e Spark SQLSviluppare UDF personalizzate per la gestione di trasformazioni complesse sui datiImplementare e gestire architetture di data ingestion e data processing su Microsoft Azure (in particolare Azure Data Factory)Costruire pipeline end-to-end per la gestione di dati strutturati e non strutturatiApplicare tecniche di Machine Learning (regressione, clustering, anomaly detection, forecasting) in diversi ambiti: fashion, geospaziale, industriale e di produzioneSupportare la messa in produzione dei modelli (approccio MLOps) garantendo scalabilità, affidabilità e performanceCollaborare con stakeholder di business per tradurre esigenze analitiche in soluzioni data-drivenRealizzare report, dashboard e presentazioni per la comunicazione dei risultati verso stakeholder tecnici e businessCompetenze ed esperienza Il candidato è in possesso dei seguenti requisiti:Esperienza consolidata con Apache Spark (Scala, Spark SQL)Ottima conoscenza di Python e/o ScalaConoscenza dei paradigmi di elaborazione distribuita (RDD, DataFrame, MapReduce)Esperienza xysqume su Microsoft Azure Data Platform, in particolare Azure Data FactoryCapacità di progettare e gestire pipeline ETL e processi di data ingestionConoscenza di tecniche di Machine Learning:RegressioneClusteringAnomaly detectionForecasting / serie temporaliEsperienza (anche base) nella messa in produzione di modelliGradita esperienza con strumenti di data visualization e reportingCompleta l'offertaAzienda in forte crescita;Tecnologie all'avanguardia, prodotto tecnicamente complesso;Formazione e aggiornamento tecnico continuo;Zona: Comune di BolognaSmart working