Cloud Data Engineer — Scalable Pipelines & Databricks

Experis - Gruppo Manpower srl; Bologna; In loco; EUR 40.000 - 42.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Ticket restaurant €6

Formazione e sviluppo professionale

Descrizione del lavoro

Experis - Gruppo Manpower srl cerca un Data Engineer / Cloud Data Engineer da inserire in un team specializzato nella progettazione e sviluppo di soluzioni data-driven a Bologna.

La risorsa si occuperà di progettare, sviluppare e manutenere pipeline dati e di implementare soluzioni Data Engineering su piattaforme cloud, con focus su Databricks e workload su ambienti AWS e cloud pubblici. Sarà indicata una forte collaborazione con analytics e BI e attenzione alle performance e al monitoraggio.

Competenze

• Laurea in discipline STEM (Ingegneria Informatica, Informatica, Matematica, Fisica o affini).
• Esperienza di 3-6 anni in ruoli di Data Engineering.
• Solida esperienza nella progettazione e realizzazione di soluzioni in ambito Data Engineering.
• Esperienza pratica e comprovata nell'utilizzo di Databricks.
• Esperienza su ambienti Cloud.
• Gradita esperienza su AWS.

Mansioni

• Progettazione, sviluppo e manutenzione di pipeline dati scalabili ed efficienti.
• Implementazione di soluzioni di Data Engineering su piattaforme cloud.
• Gestione dei processi di integrazione, trasformazione e modellazione dei dati.
• Collaborazione con team multidisciplinari per supportare iniziative di analytics e business intelligence.
• Ottimizzazione delle performance e monitoraggio dei flussi dati.

Conoscenze

Databricks

Power BI

Cloud platforms

Formazione

Laurea in discipline STEM

Strumenti

AWS

GCP

Microsoft Fabric

Descrizione del lavoro

Experis - Gruppo Manpower srl cerca un Data Engineer / Cloud Data Engineer da inserire in un team specializzato nella progettazione e sviluppo di soluzioni data-driven a Bologna.

La risorsa si occuperà di progettare, sviluppare e manutenere pipeline dati e di implementare soluzioni Data Engineering su piattaforme cloud, con focus su Databricks e workload su ambienti AWS e cloud pubblici. Sarà indicata una forte collaborazione con analytics e BI e attenzione alle performance e al monitoraggio.