Junior Analytics Engineer – Categorie Protette (Art. 1 L. 68/99)

Randstad; Lombardia; Ibrido; EUR 38.000 - 52.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Smart Working

Descrizione del lavoro

Randstad Italia seleziona per conto di una prestigiosa azienda multinazionale leader globale nel settore delle soluzioni di mobilità e ingegneria urbana un Junior Analytics Engineer. Sede di Milano (Lombardia) con lavoro da remoto / Smart Working.

La figura entra in un contesto che integra Data Science e Data Engineering per industrializzare una piattaforma analitica open source, collaborando strettamente con Data Scientist e Product Owner.

Competenze

• Laurea in informatica o ingegneria dati.
• Esperienza fino a 2 anni nello sviluppo di soluzioni dati e pipeline ETL/ELT.
• Conoscenza Python/SQL e concetti di data engineering.

Mansioni

• Trasformare notebook Databricks e prototipi analitici in prodotti dati riproducibili.
• Progettare pipeline riutilizzabili e workflow open source (Kedro, Prefect, Dagster, Airflow).
• Applicare pratiche di sviluppo software, CI/CD e testing.
• Gestire ambienti DEV/PROD e supportare deploy e monitoraggio.

Conoscenze

Python

CI/CD

Git

English

Analytics Engineering

Formazione

Laurea in Informatica/ Data Eng

Strumenti

Databricks

PySpark

SQL

Airflow

Docker

Kubernetes

Azure

dbt

Descrizione del lavoro

Randstad Italia seleziona per conto di una prestigiosa azienda multinazionale leader globale nel settore delle soluzioni di mobilità e ingegneria urbana, un/a Junior Analytics Engineer appartenente alle Categorie Protette (Art. 1 L. 68/99).

Sede di lavoro: Milano (Lombardia) – Modalità di lavoro da remoto / Smart Working

Tipologia contrattuale: Somministrazione

Chi è il nostro cliente?

La realtà cliente è un punto di riferimento mondiale che muove ogni giorno oltre un miliardo di persone attraverso le proprie soluzioni tecnologiche. All'interno dell'organizzazione, i team di Data Science e Data Engineering stanno sviluppando un portafoglio sempre più ampio di soluzioni analitiche e di intelligenza artificiale applicate ai prodotti e ai processi aziendali. La sfida attuale è l'industrializzazione e la scalabilità di una piattaforma analitica open source.

Perché valutare questa opportunità?

Entrando nel team, avrai l'opportunità di contribuire allo sviluppo della piattaforma di Analytics aziendale, supportando il passaggio dei progetti dai proof-of-concept (PoC) alla produzione. Lavorerai a contatto diretto con Data Scientist, Data Engineer e Product Owner su prodotti analitici reali di grande impatto.

Le tue responsabilità

• Supportare la trasformazione di notebook Databricks e prototipi analitici in prodotti dati pronti per l'ambiente di produzione.
• Collaborare alla progettazione e all'implementazione di pipeline analitiche riutilizzabili e workflow utilizzando framework open source (es. Kedro, Prefect, Dagster o tecnologie simili).
• Applicare standard di sviluppo, buone pratiche di ingegneria del software e strutture di progetto standardizzate.
• Supportare la gestione e la manutenzione degli ambienti di sviluppo e produzione per i carichi di lavoro analitici.
• Contribuire all'implementazione di processi di CI/CD, strategie di testing, deployment e monitoraggio.
• Collaborare con i Data Scientist per operazionalizzare modelli analitici e logiche di business.
• Partecipare alla revisione del codice (code review) e adottare pratiche di versionamento, packaging e test unitari/integrati.
• Contribuire all'evoluzione continua della piattaforma open source di Analytics aziendale.

Requisiti richiesti

• Iscrizione al collocamento mirato come Categoria Protetta ai sensi dell'Art. 1 Legge 68/99.
• Buona conoscenza del linguaggio Python e dei principi fondamentali di sviluppo software.
• Conoscenza di base o accademica/progettuale di Databricks, PySpark, SQL e concetti di pipeline ETL/ELT.
• Familiarità con framework open source per l'orchestrazione di dati/pipeline (es. Kedro, Prefect, Dagster, Airflow o simili).
• Capacità o interesse nel convertire codice basato su notebook in pipeline di produzione manutenibili e testabili.
• Conoscenza dei concetti base di Git, testing automatizzato, integrazione continua (CI/CD) e gestione delle dipendenze.
• Familiarità con la gestione e distinzione tra ambienti di sviluppo (DEV) e produzione (PROD).
• Conoscenza di base dell'ecosistema cloud di Analytics basato su Azure.
• Buona conoscenza della lingua inglese (scritta e parlata).
• Familiarità con strumenti quali MLflow, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure DevOps, GitHub Actions o dbt.
• Progetti personali, accademici o tesi di laurea incentrati sull'Analytics Engineering o la Data Engineering.

Requisiti del candidato

• Autorizzazione a lavorare in Italia.
• Appartenenza alle Categorie Protette (L. 68/99).
• Esperienza richiesta: Da 0 a 2 anni di esperienza (o background accademico/progetti pratici rilevanti) nello sviluppo di soluzioni dati, pipeline ETL/ELT e utilizzo di Python/SQL.

La ricerca è intesa per entrambi i sessi (L. 903/77) e riservata in via prioritaria a candidati appartenenti alle Categorie Protette (L. 68/99).