Data Engineer Middle

Next Industries S.r.L; Milano; In loco; EUR 55.000 - 75.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

NEXT Industries sta cercando un Data Engineer Middle da inserire nel team IT Consulting. La risorsa progetterà, realizzerà e gestirà pipeline di raccolta, elaborazione e integrazione dati per clienti industriali complessi.

Si richiede almeno 3 anni di esperienza, ottima conoscenza di SQL e Python, esperienza con Data Warehouse/Data Lake e con piattaforme cloud (Azure, AWS o Google Cloud). È preferita familiarità con Git, data quality, governance e sicurezza dei dati.

Competenze

• Almeno 3 anni di esperienza nel ruolo di Data Engineer
• Ottima conoscenza di SQL
• Esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT
• Buona conoscenza di Python per la manipolazione e l’elaborazione dei dati
• Esperienza con Data Warehouse, Data Lake o architetture Lakehouse
• Conoscenza di almeno una piattaforma cloud (Azure, AWS o Google Cloud)
• Esperienza con Git e strumenti di orchestrazione
• Conoscenza di data quality, data governance e sicurezza del dato
• Buona conoscenza della lingua inglese per lettura documentazione

Mansioni

• Progettare, sviluppare e mantenere pipeline ETL ed ELT
• Acquisire e integrare dati provenienti da fonti eterogenee
• Trasformare, normalizzare e controllare la qualità dei dati
• Progettare e gestire Data Warehouse, Data Lake e altre piattaforme dati
• Sviluppare processi batch e flussi in tempo reale quando richiesto
• Ottimizzare query, procedure e processi di elaborazione
• Implementare controlli di qualità, tracciabilità e monitoraggio dei dati
• Integrare database, API, applicazioni e servizi cloud
• Collaborare con Data Analyst, Data Scientist e stakeholder di business
• Supportare la preparazione dei dati per BI e ML
• Analizzare e risolvere anomalie relative a pipeline e piattaforme dati
• Contribuire alla documentazione tecnica e al miglioramento continuo

Conoscenze

SQL

Python

Data modelling

Data quality

Data governance

Inglese (lettura)

Strumenti

PostgreSQL

MySQL

Oracle

SQL Server

Git

Apache Spark

Databricks

PySpark

Apache Airflow

Azure Data Factory

AWS Glue

Kafka

Docker

Kubernetes

Power BI

Tableau

Qlik

Descrizione del lavoro

Chi siamo

NEXT Industries è un’azienda tecnologica italiana che opera attraverso due divisioni complementari:

IT Consulting, dedicata alla consulenza specialistica e allo sviluppo di soluzioni software per aziende e partner attivi in diversi settori;

Physical AI, focalizzata su intelligenza artificiale applicata a dispositivi, sensori, robot e sistemi industriali connessi.

Uniamo competenze software, dati, cloud, IoT e intelligenza artificiale per accompagnare i nostri clienti nei loro percorsi di innovazione e trasformazione digitale.

Descrizione dell’offerta

Per il potenziamento della divisione IT Consulting e l’inserimento su diversi progetti presso importanti clienti, siamo alla ricerca di un/una Data Engineer Middle.

La risorsa sarà inserita all’interno di team tecnici strutturati e si occuperà della progettazione, realizzazione e gestione di soluzioni per la raccolta, l’elaborazione e l’integrazione dei dati.

In particolare, si occuperà di:

• progettare, sviluppare e mantenere pipeline ETL ed ELT;
• acquisire e integrare dati provenienti da fonti eterogenee;
• effettuare operazioni di trasformazione, normalizzazione e controllo della qualità dei dati;
• progettare e gestire Data Warehouse, Data Lake e altre piattaforme dati;
• sviluppare processi batch e, quando richiesto, flussi di elaborazione in tempo reale;
• ottimizzare query, procedure e processi di elaborazione;
• implementare controlli di qualità, tracciabilità e monitoraggio dei dati;
• integrare database, API, applicazioni e servizi cloud;
• collaborare con Data Analyst, Data Scientist, sviluppatori e referenti di business;
• supportare la preparazione dei dati destinati ad attività di reporting, Business Intelligence e Machine Learning;
• analizzare e risolvere anomalie relative a pipeline e piattaforme dati;
• contribuire alla documentazione tecnica e al miglioramento continuo delle architetture.

La sede e la modalità di lavoro, in presenza, ibrida o da remoto, saranno definite in base alle caratteristiche del progetto e alle esigenze del cliente.

Il/la candidato/a ideale possiede:

• almeno 3 anni di esperienza nel ruolo di Data Engineer o in posizioni analoghe;
• ottima conoscenza di SQL;
• esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT;
• buona conoscenza di Python per la manipolazione e l’elaborazione dei dati;
• esperienza con database relazionali, come PostgreSQL, MySQL, Oracle o SQL Server;
• conoscenza dei principi di modellazione dei dati;
• esperienza con Data Warehouse, Data Lake o architetture Lakehouse;
• conoscenza di almeno una piattaforma cloud tra Microsoft Azure, AWS o Google Cloud Platform;
• esperienza con sistemi di versionamento, preferibilmente Git;
• conoscenza dei principi di data quality, data governance e sicurezza del dato;
• capacità di analisi, troubleshooting e ottimizzazione delle prestazioni;
• conoscenza del ciclo di vita del software e delle metodologie Agile;
• buona conoscenza della lingua inglese, almeno per la lettura della documentazione tecnica.
• Saranno considerate un plus:
• esperienza con Apache Spark, Databricks o PySpark;
• conoscenza di strumenti di orchestrazione come Apache Airflow, Azure Data Factory o AWS Glue;
• esperienza con tecnologie di streaming e messaggistica, come Apache Kafka;
• conoscenza di database NoSQL;
• esperienza con Docker e Kubernetes;
• conoscenza di strumenti Infrastructure as Code e pipeline CI/CD;
• familiarità con strumenti di Business Intelligence, come Power BI, Tableau o Qlik;
• esperienza nella preparazione di dati per modelli di Machine Learning e applicazioni di Intelligenza Artificiale;
• conoscenza di architetture IoT e gestione di dati provenienti da sensori e dispositivi connessi;
• certificazioni in ambito Cloud, Data Engineering o Data Platform.

Completano il profilo capacità di problem solving, precisione, autonomia operativa, orientamento alla qualità del dato e predisposizione alla collaborazione con team tecnici e interlocutori di business.

L’inquadramento e il trattamento economico saranno valutati sulla base dell’esperienza e delle competenze effettivamente maturate.