Senior Data Engineer

Wolters Kluwer; Milano; Ibrido; EUR 60.000 - 85.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Modalità ibrida di lavoro (due giorni)

Orario flessibile

Buoni pasto

Piattaforma Welfare

Well-being online

Descrizione del lavoro

Wolters Kluwer cerca un Data Engineer per il team Genya, ruolo centrale nello sviluppo in MS Azure di una piattaforma dati per BI ed integrazione con AI.

Il candidato contribuirà a costruire fondamenti dati, modelli riutilizzabili e pipeline affidabili, collaborando con AI Engineers e team di prodotto per offrire servizi data-driven con componenti AI integrate.

Competenze

• Esperienza di almeno 3+ anni come Data Engineer su Piattaforma Microsoft Azure.
• Consolidata conoscenza di modellazione data lake e strumenti ETL (es. Data Factory).
• Esperienza con pipeline batch e/o streaming e strumenti di orchestrazione.
• Buona comprensione di architetture moderne (API, microservizi).
• Competenza in Git e pratiche CI/CD.

Mansioni

• Progettare e sviluppare pipeline ETL affidabili e scalabili per Genya.
• Definire modelli dati coerenti e riutilizzabili lungo il ciclo di vita del prodotto.
• Gestire ingestion, trasformazione e persistenza dati da fonti interne ed esterne.
• Abilitare sviluppo guidato dall’AI e supportare servizi AI della piattaforma.
• Collaborare con AI Engineers e team di prodotto per dati nei servizi AI.

Conoscenze

Azure

Data lake modeling

ETL

CI/CD

Git

Formazione

Laurea in informatica o equivalente

Strumenti

Azure Data Factory

Airflow

Docker

Kubernetes

Descrizione del lavoro

Stiamo cercando un Data Engineer da inserire nel team Genya, con un ruolo centrale nello sviluppo in MS Azure di una piattaforma dati (data lake) per processi di BI ed integrata con AI.

Genya sta evolvendo verso un modello in cui dati, BI ed AI sono elementi strutturali del prodotto: dalla progettazione delle funzionalità, all’automazione dei processi, fino al supporto decisionale per gli utenti.

Il Data Engineer contribuirà a costruire le fondamenta dati che rendono possibile questa evoluzione.

Key Responsibilities

Data Platform & Architecture

• Progettare e sviluppare pipeline ETL affidabili e scalabili a supporto delle funzionalità della piattaforma Genya.
• Definire e mantenere modelli dati coerenti e riutilizzabili lungo l’intero ciclo di vita del prodotto.
• Gestire flussi di ingestion, trasformazione e persistenza dei dati da fonti interne ed esterne.

AI-Driven Development

• Abilitare uno sviluppo sempre più guidato dall’AI, garantendo la disponibilità di dati di qualità per:
  • inferenza batch e real-time;
  • funzionalità intelligenti integrate nella piattaforma.
• Collaborare con AI Engineers e team di prodotto per integrare i flussi dati nei servizi AI di Genya.
• Contribuire alla costruzione di data asset e feature riutilizzabili per accelerare nuovi use case BI ed AI.

Product & Engineering Collaboration

• Lavorare a stretto contatto con i team di sviluppo per integrare i dati nei servizi backend e nelle API di piattaforma.
• Garantire coerenza tra dati operativi, funzionalità di prodotto e capacità AI.
• Supportare evoluzioni architetturali orientate a scalabilità, performance e automazione.

Data Quality, Governance & Security

• Assicurare qualità, consistenza e osservabilità delle pipeline dati.
• Implementare controlli su sicurezza, privacy e compliance (es. GDPR).
• Contribuire alla definizione di standard di data governance della piattaforma.

Cloud & Automation

• Progettare e gestire soluzioni dati in ambiente cloud Azure.
• Automatizzare pipeline, controlli e deployment tramite CI/CD e Infrastructure as Code.
• Ottimizzare costi e performance delle soluzioni dati.

Technical Skills

Required Skills & Experience

• 3+ anni di esperienza come Data Engineer o ruolo equivalente su piattaforma Microsoft Azure.
• Solida conoscenza di modellazione data lake e strumenti ETL (es:data factory).
• Esperienza con:
  • data pipeline batch e/o streaming;
  • strumenti di orchestrazione (es. Airflow, Azure Data Factory o equivalenti);
  • data lake e data warehouse.
• Buona comprensione di architetture moderne (API, microservizi, event-driven).

Data & AI Mindset

• Comprensione dei principi fondamentali di BI ed AI (dataset, feature engineering, inference).
• Esperienza o forte interesse nello sviluppo di piattaforme data-driven con componenti AI integrate.

Cloud & Tooling

• Esperienza su cloud platform Azure.
• Uso di Git e pratiche CI/CD.
• Containerizzazione (Docker / Kubernetes) è un plus.

Requisiti graditi

• Formazione universitaria
• Conoscenza delle tecniche di TDD (Test Driven Design)
• Conoscenza delle metodologie Agili (Scrum)

Cosa Offriamo

Lavoriamo in un contesto multinazionale in forte espansione e mettiamo a disposizione dei nostri team:

• People Care: cura e attenzione verso l’ambiente di lavoro, le persone e la loro crescita individuale e professionale all’interno dell’organizzazione di Technology.
• Formazione continua:
  • Accesso alle più qualificate piattaforme di formazione tecnologica;
  • Accesso a percorsi formativi di qualità attraverso il programma interno #GROW;
  • Communities di knowledge sharing
• Progetti internazionali e interfunzionali: possibilità di partecipare a progetti internazionali per garantire lo scambio di conoscenze e idee.
• Metodologia di lavoro: modalità operativa in Agile in ambiente di lavoro collaborativo, informale e aperto dello scambio di idee
• Benefit
  • Modalità Ibrida di lavoro (due giorni in sede a Milano)
  • Orario flessibile per garantire la conciliazione lavoro/vita privata
  • Buoni pasto e piattaforma Welfare
  • Programmi on-line di well-being

Our Interview Practices

To maintain a fair and genuine hiring process, we kindly ask that all candidates participate in interviews without the assistance of AI tools or external prompts. Our interview process is designed to assess your individual skills, experiences, and communication style. We value authenticity and want to ensure we’re getting to know you—not a digital assistant. To help maintain this integrity, we ask to remove virtual backgrounds and include in-person interviews in our hiring process. Please note that use of AI-generated responses or third-party support during interviews will be grounds for disqualification from the recruitment process.

Applicants may be required to appear onsite at a Wolters Kluwer office as part of the recruitment process.