Data & AI Engineer

Accenture PLC

Lombardia

On-site

EUR 33,000 - 47,000

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2 days ago
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Job summary

Accenture cerca un Data Engineer Specialist per progettare e sviluppare soluzioni dati end-to-end integrando data engineering e sviluppo full-stack su piattaforme cloud enterprise.

Potrai lavorare su Data Warehouse/Data Lake, API scalabili con FastAPI/Node.js, front-end con Vue.js/React e pipeline ETL/ELT con DataStage, ODI, Informatica e Talend, su ambienti come GCP BigQuery, Azure Fabric e Databricks.

Qualifications

  • Da 3 a 7 anni di esperienza complessiva in ambito data engineering e sviluppo full-stack.
  • Minimo 2 anni di esperienza nel disegno e nel data modeling con Data Warehouse o Data Lake
  • Minimo 2 anni di esperienza con architetture e processi data in tecnologie BI (ETL, DATASTAGE, ODI, INFORMATICA, TALEND)
  • Minimo 2 anni di esperienza con Spark e Python in contesti di data engineering
  • Minimo 2 anni di esperienza nello sviluppo con Vue.js, React, Node.js e FastAPI
  • Minimo 2 anni di esperienza con piattaforme dati cloud (GCP BigQuery, Azure Fabric o Databricks)
  • Minimo 2 anni di esperienza con strumenti DevOps (GitHub, Jenkins) e pipeline CI/CD
  • La Laurea triennale in Informatica, Ingegneria, Matematica o disciplina affine, oppure 8 anni di esperienza equivalente
  • Conoscenza della lingua inglese a livello B2 (scritto e parlato)

Responsibilities

  • Progettare e sviluppare architetture dati e modelli su Data Warehouse e Data Lake
  • Sviluppare e mantenere applicazioni front-end custom per consumo di dati da GCP BigQuery, Azure Fabric e Databricks
  • Realizzare API scalabili e ad alte prestazioni con FastAPI e Node.js
  • Implementare interfacce responsive e user-friendly con Vue.js e React
  • Progettare e gestire pipeline ETL/ELT con DataStage, ODI, Informatica, Talend e strumenti moderni come Spark e Python
  • Collaborare con data engineer e platform team per integrazione dati ottimali
  • Implementare e gestire pipeline CI/CD e version control tramite GitHub e Jenkins
  • Ottimizzare le performance applicative e garantire compatibilità cross-browser
  • Coordinare attività tecniche, monitorare progetti e gestire rischi e priorità

Skills

Data engineering
Full-stack development
Cloud platforms
Python
Spark
Vue.js
React
Node.js
FastAPI
CI/CD
GitHub
Jenkins

Education

Laurea triennale in Informatica, Ingegneria, Matematica o disciplina affine

Tools

DataStage
ODI
Informatica
Talend
Spark
Python
GCP BigQuery
Azure Fabric
Databricks
GitHub
Jenkins
Docker
Kubernetes

Job description

In Accenture, potrai portare la tua visione innovativa per reinventare interi settori di mercato, lavorando con le aziende più importanti a livello mondiale. Modella il futuro del business e della tecnologia sviluppando soluzioni all'avanguardia in grado di generare nuovo valore.

All'interno del Reinvention Partner Digital Core aiutiamo i clienti a reinventare la loro digital foundation, inclusa la strategia e l'architettura tecnologica, i dati e l'AI, la modernizzazione e la gestione delle applicazioni, l'infrastruttura, i dati e il cloud.

Il tuo ruolo e le tue prospettive

Come Data Engineer Specialist, contribuirai alla progettazione e allo sviluppo di soluzioni dati end-to-end, integrando competenze di data engineering e sviluppo full-stack per abilitare il consumo efficiente dei dati su piattaforme cloud enterprise.

In particolare, potrai:

  • Progettare e sviluppare architetture dati e modelli su Data Warehouse e Data Lake
  • Sviluppare e mantenere applicazioni front-end custom per il consumo di dati da GCP BigQuery, Azure Fabric e Databricks
  • Realizzare API scalabili e ad alte prestazioni con FastAPI e Node.js
  • Implementare interfacce responsive e user-friendly con Vue.js e React
  • Progettare e gestire pipeline ETL/ELT con tecnologie BI (DATASTAGE, ODI, INFORMATICA, TALEND) e strumenti moderni come Spark e Python
  • Collaborare con data engineer e platform team per garantire integrazione efficiente e flussi di dati ottimali
  • Implementare e gestire pipeline CI/CD e version control tramite GitHub e Jenkins
  • Ottimizzare le performance applicative e garantire la compatibilità cross-browser
  • Coordinare attività tecniche, monitorare i progetti in corso e gestire rischi e priorità

La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata. Per la presente posizione è previsto un livello di inquadramento B2 nel CCNL Metalmeccanico (C011). La fascia di retribuzione annua lorda prevista è compresa tra 33.058,74 € e 46.700 €.

Le tue caratteristiche

Se condividi la nostra passione per il mondo Data & AI e possiedi le seguenti caratteristiche, ti stiamo aspettando:

  • Da 3 a 7 anni di esperienza complessiva in ambito data engineering e sviluppo full-stack
  • Minimo 2 anni di esperienza nel disegno e nel data modeling con Data Warehouse o Data Lake
  • Minimo 2 anni di esperienza con architetture e processi data in tecnologie BI (ETL, DATASTAGE, ODI, INFORMATICA, TALEND)
  • Minimo 2 anni di esperienza con Spark e Python in contesti di data engineering
  • Minimo 2 anni di esperienza nello sviluppo con Vue.js, React, Node.js e FastAPI
  • Minimo 2 anni di esperienza con piattaforme dati cloud (GCP BigQuery, Azure Fabric o Databricks)
  • Minimo 2 anni di esperienza con strumenti DevOps (GitHub, Jenkins) e pipeline CI/CD
  • Laurea triennale in Informatica, Ingegneria, Matematica o disciplina affine — oppure 8 anni di esperienza professionale equivalente
  • Conoscenza della lingua inglese a livello B2 (scritto e parlato)
Costituiscono un plus:
  • Esperienza con GitHub Copilot per code generation e ottimizzazione
  • Conoscenza di architetture cloud e sistemi distribuiti
  • Esperienza con tecnologie di containerizzazione (Docker, Kubernetes)
  • Conoscenza delle metodologie di sviluppo Agile

Ogni giorno rappresenta una nuova sfida e un'opportunità di crescita professionale in un contesto dinamico e internazionale.

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