Data Engineer

Randstad Digital Italia; Cuneo; Ibrido; EUR 45.000 - 55.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Hybrid work

2 days smart working

Descrizione del lavoro

Randstad Digital Italia cerca un Mid Data Platform Engineer per lavorare in Data & AI Division, con autonomia end-to-end su design, sviluppo e operatività della data platform. La risorsa collaborerà su IaC con Terraform, orchestrazioni Airflow e implementazione di Data Mesh, Lakehouse e semantic layer in un contesto fortemente guidato dai dati e dall’AI.

Si richiede almeno 3 anni di esperienza in ruoli simili, competenze in Python, dbt e gestione di pipeline CI/CD, nonché conoscenze di

Competenze

• Almeno 3 anni di esperienza in Data Engineer o Data Platform Engineer in produzione.
• Approccio hands-on, gestione incidenti e code review.
• Conoscenza Google Cloud: BigQuery, Terraform ed ecosistema GCP.
• Esperienza con dbt, Python e pipeline CI/CD per dati.

Mansioni

• Progettare ed evolvere la piattaforma di ingestione, trasformazione e serving su BigQuery.
• Gestire infrastruttura cloud tramite Terraform con IaC e zero-downtime.
• Implementare orchestrazioni su Airflow/Cloud Composer.
• Guidare decisioni architetturali: Data Mesh, Lakehouse, Semantic Layer.
• Progettare AI Agents basati su modelli LLM per classificare dataset e remediation.
• Costruire data lineage e catalogazione con Dataplex/Collibra/Alation/DataHub.
• Definire Data Contracts e pipeline CI/CD per governance dati.
• Supportare data science in produzione: feature store, versioning, monitoring.

Conoscenze

BigQuery

Terraform

Airflow

GCP

dbt

Python

CI/CD

MLOps

LLM Agents

Data Governance

Strumenti

Dataplex

Collibra

Alation

DataHub

Descrizione del lavoro

Randstad Digital, divisione specializzata nella ricerca e selezione di profili ICT, ricerca un Mid Data Platform Engineer da inserire all'interno della Data & AI Division. La risorsa opererà con autonomia end-to-end su design, sviluppo e operatività della data platform aziendale, all'interno di un contesto fortemente orientato all'innovazione guidato dai dati e dall'AI.

Responsabilità Principali

• Evoluzione della Piattaforma: Progettare ed evolvere i layer di ingestione, trasformazione e serving su BigQuery, garantendo performance, ottimizzazione dei costi e freschezza dei dati.
• Infrastructure as Code (IaC): Gestire l'infrastruttura cloud tramite Terraform con approccio zero click-ops, assicurando che l'intero ecosistema sia completamente versionato e riproducibile.
• Orchestrazione & Pipeline: Implementare, ottimizzare e mantenere le orchestrazioni su Airflow/Cloud Composer adottando un approccio modulare, sicuro e testabile.
• Scelte Architetturali: Contribuire attivamente alle decisioni strategiche sull'architettura dati, guidando la transizione e l'adozione di paradigmi quali Data Mesh, Lakehouse e Semantic Layer.
• Agenti AI (LLM-based): Progettare e sviluppare agenti intelligenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni capaci di classificare dataset, intercettare anomalie e proporre remediation in autonomia.
• Data Lineage & Catalogazione: Costruire e supervisionare sistemi di catalogazione avanzata e data lineage integrati con soluzioni come Dataplex, Collibra o moduli custom.
• Data Contracts: Definire policy di accesso e contratti sui dati (Data Contracts) da applicare programmaticamente attraverso pipeline di CI/CD.
• Integrazione ML & MLOps: Supportare i team di data science nella messa in produzione dei modelli predittivi, strutturando feature store dedicati e gestendo versioning, monitoraggio e retraining.

Formazione ed Esperienza

• Seniority: Almeno 3 anni di esperienza consolidata e rilevante nel ruolo di Data Engineer o Data Platform Engineer in ambienti di produzione complessi.
• Mentalità Tecnica: Approccio fortemente orientato al problem solving pratico ("hands-on"), attitudine alla gestione metodologica degli incidenti e rigorosa attitudine alla code review.
• Metodologia & Processi: Familiarità con metodologie di sviluppo moderne (rilasci frequenti, test automatici sistematici, monitoraggio, stesura di Arch Decision Records e runbook).
• Cloud & Stack GCP: Padronanza dell'ecosistema Google Cloud Platform, in particolare BigQuery (query optimization, partitioning, clustering) e Terraform (moduli riutilizzabili, remote state).
• Data Transformation: Ottima conoscenza di dbt (o framework analoghi) per la trasformazione dati modulare, versionata e testabile.
• Programmazione & CI/CD: Uso fluente di Python per l'automazione/scripting e solida applicazione di logiche CI/CD ai dati (test automatici, deployment, linting SQL).
• AI & Governance (Gradito Valore Aggiunto): Esperienza diretta con MLOps, feature engineering, utilizzo avanzato di LLM e AI Agent nel workflow e conoscenza di strumenti enterprise di Data Governance (Dataplex, Collibra, Alation, DataHub).
• Inquadramento: Contratto a Tempo Indeterminato (CCNL Trasporti e Logistica).
• Pacchetto Retributivo: RAL fino a 50.000 € + MBO e Variabile del 10%.
• Formazione Continua: Budget annuale dedicato a certificazioni GCP, conferenze, libri e corsi.
• AI Tooling & Hardware: Accesso illimitato a LLM e strumenti AI di ultima generazione integrati direttamente nel workflow operativo.
• Flessibilità: Modalità full-time ibrida con 2 giorni di smart working a settimana.

La ricerca è rivolta ai candidati ambosessi (L.903/77). Consulta l'informativa sulla privacy ai sensi dell'art. 13 del Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) sul sito Randstad.