Hybrid Data Analyst – Big Data Pipelines & Analytics

Leonardo S.p.A.

Italia

Ibrido

EUR 33.000 - 47.000

Tempo pieno

14 giorni+
Generatore di candidature

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Vantaggi offerti da questo lavoro

Ibrida

Descrizione del lavoro

Leonardo S.p.A. è alla ricerca di un Data Analyst per le sedi di Roma Laurentina e Catania. La risorsa analizzerà grandi volumi di dati, progetterà pipeline di elaborazione batch e streaming e collaborerà con i team di Data Engineering per workflow di ingestione ed elaborazione.

Si richiede Laurea STEM e almeno 2 anni di esperienza, ottima conoscenza di SQL, buona padronanza di Python e Scala. È preferita esperienza con Spark, Kafka, Airflow, Data Lake/Delta Lake e sistemi Linux/Git.

Competenze

  • Laurea STEM; esperienza di almeno 2 anni come Data Analyst/Data Engineer o ruolo equivalente.
  • Ottima conoscenza di SQL.
  • Buona conoscenza di Python e conoscenza di Scala.
  • Esperienza con Spark, Kafka, Airflow e architetture Data Lake/Delta Lake.
  • Conoscenza di formati Parquet/Avro e storage S3 compatibile; Linux e Git.

Mansioni

  • Analizzare, trasformare e validare grandi volumi di dati.
  • Progettare pipeline batch e streaming per elaborazione dati.
  • Collaborare con Data Engineering per workflow di ingestione ed elaborazione.
  • Analizzare la qualità dei dati e supportare troubleshooting.
  • Ottimizzare query e processi; contribuire a modelli dati e Data Lake.

Conoscenze

SQL
Python
Scala
Spark
Kafka
Airflow
Storage S3
Delta Lake
Parquet
Avro
Git
Linux

Formazione

Laurea STEM

Strumenti

Spring Boot
Kubernetes
Docker
AWS
Azure
GCP
Iceberg
Hudi

Descrizione del lavoro

Leonardo S.p.A. è alla ricerca di un Data Analyst per le sedi di Roma Laurentina e Catania. La risorsa analizzerà grandi volumi di dati, progetterà pipeline di elaborazione batch e streaming e collaborerà con i team di Data Engineering per workflow di ingestione ed elaborazione.

Si richiede Laurea STEM e almeno 2 anni di esperienza, ottima conoscenza di SQL, buona padronanza di Python e Scala. È preferita esperienza con Spark, Kafka, Airflow, Data Lake/Delta Lake e sistemi Linux/Git.

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