Data Engineering rif 23732

Siamo alla ricerca di profili Data Engineering per attività in presenza.

richiediamo almeno 2/4 anni di esperienza e ottima conoscenza della lingua inglese

Responsabilità

• Sviluppa pipeline di ingestione e trasformazione dati secondo le specifiche concordate, curandone correttezza, leggibilità e manutenibilità.
• Integra dati da sorgenti eterogenee: database relazionali, file, API, sistemi gestionali e applicativi di settore.
• Implementa strutture dati secondo modelli definiti da altri, comprendendo la logica che li governa.
• Verifica il risultato del proprio lavoro, scrivendo test, controlli di qualità e verifiche di coerenza sui flussi realizzati.
• Presidia l'esercizio delle pipeline in produzione, intervenendo su malfunzionamenti e degrado delle prestazioni con il supporto del team.
• Documenta quanto realizza e illustra lo stato di avanzamento del proprio lavoro e partecipa alle riunioni tecniche con il cliente.

Competenze tecniche richieste

• SQL: padronanza solida, incluse le funzioni analitiche e la capacità di leggere e ottimizzare query non banali.
• Programmazione: almeno un linguaggio di programmazione applicato al trattamento dei dati, tipicamente Python, con buona pratica delle librerie di manipolazione.
• Elaborazione dati: comprensione dei paradigmi batch e streaming, delle logiche di caricamento incrementale e della gestione degli errori e dei riavvii.
• Big Data e Apache Spark: pratica operativa di Spark su dati distribuiti — trasformazioni, partizionamento, riconoscimento delle operazioni costose come le ridistribuzioni fra nodi — e conoscenza dei formati colonnari e dei formati tabellari transazionali.
• Modellazione: conoscenza dei principi di modellazione analitica — fatti, dimensioni, storicizzazione — e della differenza fra modello operazionale e modello analitico.
• Ambienti cloud: esperienza su almeno una piattaforma dati cloud e comprensione dei servizi di archiviazione, calcolo distribuito e orchestrazione.
• Strumenti di lavoro: uso corrente del versionamento e familiarità con le pratiche di rilascio automatizzato.
• Governo del dato: consapevolezza dei temi di qualità del dato, tracciabilità e protezione delle informazioni.

Competenze relazionali richieste

• Chiarezza espositiva: sa spiegare a un interlocutore non tecnico cosa sta facendo e a che punto è, senza rifugiarsi nel gergo.
• Ascolto e traduzione: comprende una richiesta funzionale, ne verifica le ambiguità con domande puntuali e la traduce in attività tecniche.
• Metodo nel problem solving: davanti a un errore procede per ipotesi verificabili invece di tentativi casuali, e sa ricostruire il ragionamento seguito.
• Trasparenza: condivide difficoltà e ritardi con tempestività, riconosce i propri limiti e chiede supporto prima che il problema si aggravi.
• Postura di consulenza: mantiene un comportamento professionale presso il cliente e distingue ciò che può essere comunicato direttamente da ciò che va concordato con il project manager.

Requisiti di accesso

• Laurea in STEM, oppure esperienza equivalente maturata sul campo.
• 2-4 anni di esperienza in ruoli di sviluppo su dati, anche in contesti diversi dalla consulenza.
• Inglese tecnico sufficiente a leggere documentazione e partecipare a riunioni operative.
• Disponibilità alla presenza presso la sede del cliente secondo le esigenze del progetto.
• Sede di lavoro: Bari, Cosenza

Elementi preferenziali

• Certificazioni su una delle piattaforme dati cloud principali.
• Esperienza su almeno una piattaforma Big Data di mercato: Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera CDP, AWS Glue o Google BigQuery.
• Esperienza in progetti di migrazione da sistemi legacy verso piattaforme cloud.
• Conoscenza di strumenti di reportistica e visualizzazione.
• Esperienza in contesti multi-cliente o di consulenza.