Cloud Data Engineer
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Summary
Designs and runs cloud or hybrid Big Data platforms, building batch and real-time ETL/ELT pipelines and ensuring data quality, while advising clients on Big Data architectures and helping industrialize ML models. Core stack: GCP/AWS/Azure, SQL, Java, Python, R, BigQuery, MongoDB, Hadoop, Redis.
Overview
In questa posizione operi su Data Platform Big Data, ibrida o cloud, costruendo pipeline batch e real-time e curando la qualità dei dati. Collabori con Data Scientist, BI e nuove fonti dati, garantendo soluzioni scalabili e riutilizzabili. Hai un ruolo di advisory sulle architetture Big Data e supporti l’industrializzazione di modelli di ML. Lavori con tecnologie cloud native per progetti globali e complessi.
Retribuzione / Benefits- lavoro agile da remoto e in ufficio
- assicurazione sanitaria e check-up agevolati
- piano welfare integrativo
- ticket restaurant
- congedo parentale e supporto genitoriale
- iniziative di formazione e sviluppo personale
- Implementare e gestire data platform su cloud o ibrido (batch e real-time)
- Acquisire, storicizzare, cleansing, anonimizzazione e masking dei dati
- Progettare data model e pipeline ETL/ELT per estrarre, trasformare e caricare dati
- Integrare modelli di ML dei Data Scientist e pianificarne l’esecuzione scalabile
- Fornire advisory su architetture Big Data e ottimizzare ecosistemi esistenti
- Sviluppare soluzioni orientate a riuso, qualità, efficienza e documentazione
- Contribuire alla community con attività di ricerca e scouting
- Costruire relazioni con clienti, vendor e partner
- Supportare iniziative di business development e innovazione
- Esperienza su piattaforme dati basate su cloud (GCP, AWS, Azure) e servizi correlati
- Conoscenza di Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Virtualization, Data Mesh, Data Governance
- Progettazione di data model e manutenzione di data pipeline ETL/ELT
- Conoscenza di linguaggi di programmazione e interrogazione dati (SQL, Java, Python, R)
- Conoscenza di tecnologie per Basi dati strutturate/non strutturate (BigQuery, MongoDB, Hadoop, Redis)
- Possesso di una o più certificazioni rilevanti (Google Professional Data Engineer, Azure Data Engineer, AWS Big Data/Speciality)
- Capacità di lavorare su architetture cloud native e di adattarsi a contesti progetto/clienti
- Capacità di comunicazione e gestione relazioni con stakeholder
- conoscenza di API REST per integrazione applicativa
- Autonomia e proattività
- Buone capacità di comunicazione e relazione con clienti e team
- Orientamento alla qualità e al riuso
- Cloud platforms (GCP, AWS, Azure)
- Data platforms: Big Data, Data Lake, Data Warehouse
- Data governance e data mesh