Cloud Data Engineer

BIP; Roma; Ibrido; EUR 40.000 - 70.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

Un'azienda di consulenza innovativa cerca un Cloud Data Engineer per gestire piattaforme dati complesse, implementare pipeline di dati e collaborare con Data Scientist. Sarai responsabile di trasformare e trattare dati su diverse architetture cloud in un ambiente dinamico e in crescita, con opportunità di formazione e flessibilità lavorativa.

Servizi

Assicurazione sanitaria

Flessibilità lavorativa

Programmi di formazione e sviluppo

Ticket restaurant

Supporto a neogenitori

Competenze

• Esperienza nell’implementazione e gestione di piattaforme dati basate sul cloud.
• Conoscenza di una o più piattaforme cloud e servizi di analisi dei dati.
• Esperienza nella progettazione di data model e nella creazione di data pipeline.

Mansioni

• Operare su Data Platform Big Data o ibride, on-premises o cloud.
• Implementare pipeline di lavorazione batch o real time.
• Fornire Advisory per selezionare tecnologie di Engineering.

Conoscenze

Implementazione e gestione di piattaforme dati basate sul cloud

Conoscenza di Google GCP, Amazon AWS, Microsoft Azure

Progettazione di data model

Linguaggi di programmazione (SQL, Java, Python)

Gestione di basi dati (Bigquery, MongoDB)

Descrizione del lavoro

Join to apply for the Cloud Data Engineer role at BIP

Entra nel nostro mondo. Trasforma insieme a noi. Cloud Data Engineer. Quale sarà la tua sfida? Entra a far parte di BIP – xTech, il Centro di Eccellenza di BIP specializzato in consulenza e servizi innovativi in ambito Big Data, Data Science, RPA, Cloud, Blockchain e Networking.

Sarai responsabile di operare su Data Platform Big Data o ibride, on-premises o cloud, implementando pipeline di lavorazione batch o real time, trasformazione e trattamento di dati strutturati e non strutturati. Dovrai essere autonomo nelle fasi di acquisizione, storicizzazione, cleansing, anonimizzazione/crypting/masking dei dati, trattamento dei valori nulli e outlier, aggregazione, strutturazione di dati non strutturati, creazione di KPI di quality, preparazione dati per diversi utenti tra cui:

• i Data Scientist che utilizzeranno i dataset per l’elaborazione di modelli di Machine Learning
• gli strumenti di Data Visualization e Business Intelligence
• l’alimentazione di strutture relazionali (es. DWH) e non (es. Graph DB, NoSQL)
• applicativi esterni in logica API (es. REST API)

Sarai inoltre responsabile di recepire i modelli di Machine Learning dai Data Scientist, ottimizzarli in logica di esecuzione in scala, ad esempio applicando parallelismi di calcolo, e integrarli / schedularli per un’esecuzione automatica efficiente.

Lavorerai con diverse tecnologie, scelte in base allo specifico progetto e Cliente, prediligendo architetture cloud native e globalmente scalabili. Sarai un esperto in costante evoluzione in grado di selezionare le tecnologie più adatte per l’implementazione di pipeline complesse, massimizzando il riuso, la qualità, l’efficienza e la performance, la documentazione e l’ordine.

Sarai spesso chiamato a fornire Advisory per selezionare tecnologie di Engineering all’interno di nascenti architetture Big Data o per efficientare ecosistemi già attivi con problematiche di ordine, qualità, riuso, strutturazione.

Ti sarà richiesto, in modo commisurato alla tua seniority, di dimostrare ed evolvere le capacità di costruire relazioni con clienti, vendor, partner, e assicurare sempre il raggiungimento della migliore soluzione in accordo con le esigenze e i requisiti condivisi assieme al Cliente.

Oltre alle progettualità, ai Data Engineer sarà richiesto un contributo attivo per alimentare la Community con attività di ricerca, scouting, concept di nuove soluzioni e business development.

Requisiti Indispensabili:

• Esperienza nell’implementazione e gestione di piattaforme dati basate sul cloud
• Conoscenza di una o più piattaforme cloud (es. Google GCP, Amazon AWS, Microsoft Azure) e dei servizi a supporto di gestione, elaborazione e analisi dei dati.
• Conoscenza dei principali concetti sulle moderne piattaforme dati (es. Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Virtualization, Data Mesh, Data Governance, ecc…)
• Esperienza nella progettazione di data model e creazione/manutenzione di data pipeline per l’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati
• Conoscenza di uno o più linguaggi di programmazione e interrogazione dati (es. SQL, Java, Ruby, Python, R…)
• Conoscenza approfondita di una o più tecnologie per gestione di basi dati strutturate e non strutturate (es. Bigquery, MongoDB, Hadoop, Redis, ecc…)

Plus: E’ gradito il possesso di una o più delle seguenti certificazioni o equivalenti:

• Google Professional Data Engineer
• Data Engineering on Microsoft Azure
• AWS Certified Big Data – Specialty

Perchè BIP?

Crescita e Formazione: Più di 300 corsi su tecnologie e business emergenti, programmi di sviluppo personalizzati e iniziative di training e people care per supportare la tua crescita professionale e personale.

Flessibilità e Work-Life Integration: Lavoro agile con possibilità di programmare le giornate da remoto e in ufficio con il proprio responsabile e in base alle esigenze di progetto, Banca Ore Solidale per usufruire o mettere a disposizione ore di permesso a colleghi e colleghe che vivono momenti di difficoltà e una cultura che favorisce l’equilibrio tra vita e lavoro.

Salute & Benefits: Assicurazione sanitaria, check-up agevolati, piattaforme per il benessere psicofisico e un piano welfare integrativo. Ticket restaurant e altri benefit dedicati.

Famiglia e Genitorialità: Supporto concreto a neogenitori: integrazione al 100% per i primi 3 mesi del congedo parentale o bonus una tantum, giorni extra per i papà e iniziative di supporto durante il congedo e al rientro in azienda.

Inclusione e Valori: Promuoviamo l’unicità e garantiamo pari opportunità a tutte le persone. Lavoriamo per un ambiente etico, equo e accogliente, anche attraverso politiche attive per le categorie protette (L. 68/99).

BIP è un’azienda che promuove la diversità e l’inclusione. Tutti i candidati saranno considerati per le posizioni adeguate ai loro skill e alla loro esperienza, indipendentemente dalla razza, religione, orientamento sessuale, genere, disabilità o età.