Data Platform & AI Engineer

ppEntrando in Accenture bSupply Chain Engineering /b lavorerai al cuore della value chain - dal sourcing e procurement, all'engineering e RD, dalla manifattura e operations, ai capital projects - per aiutare le aziende a reinventare l'intera catena del valore, alimentata da dati, AI e tecnologie di nuova generazione. In particolare, lavorerai su progetti di implementazione tecnologica e trasformazione digitale su larga scala, traducendo esigenze di business in software scalabili ad alto impatto operativo, integrando bsviluppo software /b, bingegneria industriale /b, barchitettura tecnologica /b e bsite reliability /b, end-to-end. /p pSiamo alla ricerca di profili bData Platform AI Engineer /b interessati a lavorare su progetti in cui il dato rappresenta la base per costruire soluzioni intelligenti, scalabili e ad alto impatto sul business. Entrerai a far parte di iniziative end-to-end in cui dati provenienti da sistemi, applicazioni, impianti, macchine e processi vengono raccolti, trasformati e valorizzati per abilitare analytics avanzati, Generative AI, Machine Learning e soluzioni agentiche. Cerchiamo professionisti pragmatici, curiosi e orientati alla delivery, capaci di muoversi tra tecnologia e valore di business, con la voglia di lavorare su dati reali, sistemi complessi e use case concreti, contribuendo alla realizzazione di soluzioni Data Platform, Analytics e AI in grado di generare un impatto tangibile per i clienti. /p h3Il tuo ruolo e le tue prospettive /h3 ul liProgettare e sviluppare soluzioni Data Platform AI su cloud e architetture moderne /li liIntegrare dati provenienti da fonti eterogenee (database, API, sistemi industriali, applicazioni enterprise e dispositivi) /li liRealizzare e mantenere pipeline ETL/ELT e processi di data ingestion e trasformazione /li liContribuire alla creazione di dataset, modelli dati, semantic layer e data product a supporto di analytics e AI /li liSupportare attività di troubleshooting, ottimizzazione e miglioramento continuo delle piattaforme dati /liliCollaborare con Data Architect, AI Engineer, Business Analyst e stakeholder di business /li liUtilizzare strumenti di Generative AI per accelerare attività di analisi, sviluppo, testing e documentazione /li /ul pLa retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui – ad esempio - il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata. Per la presente posizione, è prevista l’applicazione del CCNL Metalmeccanico, con uno tra i seguenti livelli di inquadramento e corrispondente fascia di retribuzione annua lorda: /p ul liB1 30.814,29€ e 40.800€ /li liB2 33.058,74€ e 50.500€ /li liB3 36.906,87 € e 65,800€ /li liA1 37.791,13 € e 71,400€ /li /ul h3Le tue caratteristiche /h3 ul li2-6 anni di esperienza in uno o più dei seguenti ambiti: Data Engineering, Data Platform, Cloud Analytics, AI Engineering /li liEsperienza con piattaforme dati moderne, cloud data platform, data lake, data warehouse o architetture lakehouse /li liConoscenza di tecnologie quali Microsoft Fabric, Databricks, Spark, SQL, Python, dbt o strumenti equivalenti /li liCapacità di lavorare con dati provenienti da fonti eterogenee e di supportarne la trasformazione, modellazione e valorizzazione /li liFamiliarità con temi di data quality, governance, sicurezza e gestione del ciclo di vita del dato /li liInteresse verso Generative AI, Machine Learning, RAG, semantic search e agentic workflows /li liAttitudine al lavoro in team e alla collaborazione con stakeholder tecnici e di business /li /ul h3Costituiscono un plus /h3 ul liEsperienza nei settori Manufacturing, Industrial, Supply Chain, Quality o Operations /li liFamiliarità con ERP, MES, sistemi qualità o soluzioni IoT /li liEsperienza in progetti di trasformazione data-driven e AI-enabled /li liCapacità di collegare dati, processi e risultati di business /li liEsperienza nella progettazione di soluzioni scalabili e industrializzabili /li liInteresse verso innovazione, sperimentazione e utilizzo dell'AI come acceleratore del lavoro quotidiano /li /ul /p #J-18808-Ljbffr