Data Engineer - GCP

MC Engineering; Torino; In loco; EUR 40.000 - 65.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

MC Engineering cerca un Data Engineer per lavorare su progetti di data engineering in ambiente Google Cloud. Il candidato si occuperà della realizzazione di pipeline dati e dell'ottimizzazione di architetture scalabili.

Il candidato ideale ha esperienza con BigQuery e vari servizi GCP, con un’ottima conoscenza di Python e un approccio orientato all’ottimizzazione. Offriamo un inquadramento commisurato all’esperienza, in un contesto di lavoro totalmente remoto.

Competenze

• Almeno 2 anni di esperienza in Data Engineering.
• Esperienza nella progettazione di data pipeline su Google Cloud.
• Conoscenza di BigQuery e dei servizi GCP.

Mansioni

• Progettare e realizzare pipeline dati batch e streaming.
• Sviluppare soluzioni data-driven basate su GCP.
• Gestire ingestion, trasformazione e orchestrazione dei dati.

Conoscenze

Data Engineering

BigQuery

Python

Google Cloud Services

ETL/ELT

Git

Docker

Strumenti

Cloud Composer

Dataflow

Pub/Sub

Cloud Storage

Dataproc

Descrizione del lavoro

Descrizione azienda

MC Engineering è una dinamica società di consulenza informatica, con sedi a Torino, Milano, Roma e Bari. Lavoriamo a stretto contatto con realtà innovative nel mondo ICT, portando avanti progetti che spaziano tra vari settori. Le persone sono al centro di tutto: puntiamo su un continuo aggiornamento, sulla crescita costante e sull’eccellenza, per affrontare insieme sfide innovative e fare la differenza nel nostro settore.

Posizione

Cosa farai con noi?

Come Data Engineer - GCP avrai l’opportunità di lavorare su progetti di data platform e data engineering in ambiente cloud, con particolare focus su Google Cloud Platform, presso un importante cliente. Sarai coinvolto nella progettazione e realizzazione di pipeline dati batch e streaming, contribuendo alla costruzione e ottimizzazione di architetture dati scalabili e performanti. Ti occuperai dello sviluppo e gestione di soluzioni data-driven basate su servizi GCP, supportando l’ingestion, trasformazione e orchestrazione dei dati in contesti enterprise.

Requisiti

Competenze richieste

• Esperienza di almeno 2 anni in ambito Data Engineering
• Esperienza nella progettazione e realizzazione di data pipeline batch e streaming su Google Cloud
• Ottima conoscenza di BigQuery (modellazione dati, ottimizzazione performance/costi, partizionamento e clustering)
• Esperienza con servizi GCP per ingestion e processing (Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage, Dataproc – Spark)
• Sviluppo in Python e/o Java e utilizzo di SQL avanzato
• Esperienza con orchestrazione e scheduling (Cloud Composer / Airflow o equivalenti)
• Conoscenza di approcci ETL/ELT, data quality, data validation e gestione errori/ri-processamenti
• Esperienza con CI/CD, versioning Git e automazione (Cloud Build o equivalenti)
• Conoscenza di IAM, gestione permessi, service account e security-by-design
• Esperienza con monitoring & logging (Cloud Monitoring/Logging) e observability
• Familiarità con containerizzazione (Docker) e preferibilmente GKE

Modalità e/o Sede di Lavoro

Full remote.

Completano il profilo

• Ottime capacità analitiche e di problem solving su sistemi dati complessi
• Attitudine al lavoro su architetture cloud scalabili
• Precisione nella gestione dei dati e qualità delle pipeline
• Approccio proattivo e orientato all’ottimizzazione
• Capacità di lavorare in contesti strutturati enterprise

Cosa offriamo

Inserimento in organico con un inquadramento commisurato all’esperienza professionale pregressa e una retribuzione in linea con le reali capacità del candidato. Se sei una persona appassionata di tecnologia, desiderosa di guidare l’adozione dell’intelligenza artificiale nello sviluppo software nel settore CPG, questa è l’occasione che fa per te! Unisciti a MC Engineering: dove le idee diventano innovazione!

Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei DLgs 215/03 e 216/03.