Data & AI Engineer — Cloud Data Pipelines & ML

bit spa; Italia; Ibrido; EUR 24.000 - 43.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Academy gratuita per profili junior

Formazione continua con certificazioni

Crescita professionale tramite piano!

Smart Working

Descrizione del lavoro

Bit, System Integrator ICT con sedi a Torino e Milano, cerca un Data & AI Engineer con almeno 2+ anni di esperienza per lavorare su pipeline moderne, data ingestion e progetti di ML e Generative AI in ambiente Cloud.

La risorsa progetterà soluzioni scalabili, integrerà dati da Data Warehouse e Lakehouse, utilizzerà SQL/Python, Spark e strumenti BI, con opportunità di crescita e formazione continua in un contesto ibrido (Torino/Milano) o full remote.

Competenze

• Esperienza nel mondo Data e AI di almeno 2+ anni.
• Conoscenza di SQL e Python.
• Esperienza con Spark e tecnologie di elaborazione dati.
• Conoscenza di Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse.
• Conoscenza di una piattaforma Cloud: Azure, AWS o GCP.
• Esperienza con strumenti di orchestrazione dati e BI.
• Conoscenze in ML e Data Science.
• Interesse in AI generativa (LLM, RAG, Vector DB).
• Familiarità con Git, CI/CD e DataOps.
• Buona conoscenza dell'inglese.

Mansioni

• Progettare e realizzare pipeline di data ingestion e processing.
• Integrare e trasformare i dati per soluzioni analitiche.
• Sviluppare soluzioni scalabili in ambienti Cloud.
• Collaborare in progetti di ML e Generative AI.

Conoscenze

ETL/ELT pipelines

SQL & Python

Spark / distributed

Data Warehouse / Lakehouse

Data modeling

Cloud platforms (Azure/AWS/GCP)

Databricks / Snowflake

Data orchestration

BI & Visualization

ML / Data Science

Gen AI / LLM

Git / CI/CD / DataOps

English proficiency

Strumenti

Python

Descrizione del lavoro

Bit, System Integrator ICT con sedi a Torino e Milano, cerca un Data & AI Engineer con almeno 2+ anni di esperienza per lavorare su pipeline moderne, data ingestion e progetti di ML e Generative AI in ambiente Cloud.

La risorsa progetterà soluzioni scalabili, integrerà dati da Data Warehouse e Lakehouse, utilizzerà SQL/Python, Spark e strumenti BI, con opportunità di crescita e formazione continua in un contesto ibrido (Torino/Milano) o full remote.