Senior Data Engineer - Data & Ai

EgoValeo; Lazio; Ibrido; EUR 55.000 - 70.000; Tempo pieno

Descrizione del lavoro

EgoValeo, primaria realtà industriale italiana operante nel settore farmaceutico, ricerca un Data Engineer da inserire nel team Data AI. La risorsa contribuirà all’evoluzione delle piattaforme dati aziendali, supportando integrazione, data management, reporting, analytics e progetti AI/ML.

La figura proseguirà lo sviluppo di pipeline scalabili, integrando fonti ERP/MES/API e collaborando con Data Architect, Data Scientist e team IT per garantire qualità, disponibilità e conformità.

Competenze

• Esperienza come Data Engineer o ruoli equivalenti, preferibilmente in contesti strutturati.
• Ottima conoscenza di Python e SQL per manipolazione e trasformazione di grandi volumi di dati.
• Esperienza nella progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e integrazione dati complessi.
• Conoscenza di architetture moderne di data management (data warehouse, data lake/lakehouse).
• Esperienza con Apache Spark e PySpark.
• Familiarità con piattaforme cloud (Azure, AWS, GCP) e relativi servizi data processing.
• Buona conoscenza dell'inglese.

Mansioni

• Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili per ETL/ELT e distribuzione dati.
• Integrare fonti dati eterogenee (ERP, MES, API) per reporting e analytics.
• Realizzare flussi dati per data warehousing, data lakehouse e use case AI/ML.
• Definire modelli dati, schemi e metadata garantendo qualità e riutilizzabilità.
• Monitorare pipeline in produzione garantendo disponibilità e affidabilità.
• Collaborare con Data Architect, Data Scientist e team IT per soluzioni coerenti con gli standard aziendali.
• Implementare controlli di data governance e data quality.

Conoscenze

Python

SQL

ETL/ELT pipelines

Data architecture

Apache Spark

PySpark

Cloud platforms (Azure AWS GCP)

Inglese

Strumenti

Docker

Kubernetes

Git

CI/CD

Workflow orchestration

Descrizione del lavoro

pPer una primaria realtà industriale italiana operante nel settore farmaceutico, specializzata nello sviluppo e produzione di principi attivi e intermedi per l’industria pharma, si ricerca un/una Data Engineer da inserire nel team Data AI. La risorsa contribuirà all’evoluzione delle piattaforme dati aziendali, supportando iniziative di integrazione, data management, reporting, analytics e valorizzazione del patrimonio informativo, anche a servizio di progettualità future in ambito AI e machine learning. La figura sarà inserita in un contesto tecnologico strutturato e collaborerà con Data Architect, Data Scientist, team IT e stakeholder di business, con l’obiettivo di garantire disponibilità, qualità, affidabilità e accessibilità dei dati.

Il ruolo rappresenta un’opportunità per lavorare su architetture dati moderne, integrando fonti eterogenee e contribuendo alla costruzione di pipeline scalabili a supporto dei principali processi decisionali e analitici dell’organizzazione.

Attività principali

• Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili e affidabili per ingestion, trasformazione e distribuzione dei dati in logica ETL/ELT.
• Integrare fonti dati eterogenee, strutturate e non strutturate, provenienti da sistemi enterprise quali ERP, MES o API e piattaforme applicative aziendali.
• Realizzare e ottimizzare flussi dati a supporto di reporting, analytics avanzati, data warehousing, data lakehouse e use case AI/ML.
• Definire, manutenere e documentare modelli dati, schemi, metadati e dataset analytics-ready, garantendone qualità, coerenza e riutilizzabilità.
• Monitorare le pipeline in produzione, assicurandone continuità operativa, performance, affidabilità e tempestiva gestione di anomalie o malfunzionamenti.
• Collaborare con Data Architect, Data Scientist e team applicativi nella progettazione di soluzioni dati coerenti con gli standard architetturali aziendali.
• Implementare controlli automatici di data quality, lineage, completezza, accuratezza e consistenza, in raccordo con le policy di data governance, sicurezza e compliance.

Requisiti richiesti

• Esperienza nel ruolo di Data Engineer o posizioni equivalenti, preferibilmente maturata in organizzazioni strutturate.
• Ottima conoscenza di Python e SQL per la manipolazione, trasformazione, modellazione e gestione di grandi volumi di dati.
• Esperienza nella progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e processi di integrazione dati complessi.
• Conoscenza di architetture moderne di data management, incluse soluzioni di data warehouse, data lake e data lakehouse.
• Esperienza con framework big data e distributed computing, quali Apache Spark e PySpark.
• Familiarità con piattaforme cloud data, ad esempio Azure, AWS o Google Cloud Platform, e relativi servizi di storage, compute e data processing.
• Buona conoscenza dell'inglese.

Requisiti preferenziali

• Esperienza in contesti regolamentati, preferibilmente nei settori farmaceutico, life sciences o financial services.
• Conoscenza di tematiche di data governance, sicurezza del dato e compliance normativa, inclusi GDPR e standard GxP.
• Conoscenza di strumenti di workflow orchestration, pratiche DevOps, versionamento del codice, Git e processi CI/CD.
• Esperienza nell’integrazione di dati provenienti da sistemi enterprise complessi.
• Familiarità con strumenti e metodologie MLOps per la preparazione e gestione dei dati a supporto del ciclo di vita dei modelli di machine learning.
• Conoscenza di architetture e pattern dati a supporto di applicazioni di AI generativa, inclusi LLM, RAG ed embeddings.
• Esperienza con tecnologie di containerizzazione e orchestrazione, come Docker e Kubernetes.

Completano il profilo autonomia operativa, precisione, approccio strutturato al problem solving, attenzione alla qualità e all’affidabilità delle soluzioni, buone capacità comunicative anche verso interlocutori non tecnici, attitudine alla collaborazione in team multidisciplinari e curiosità verso l’evoluzione delle tecnologie dati.

Sede di lavoro

Milano, con modalità di lavoro ibrida.

Range retributivo annuo previsto

55.000 - 70.000 euro, in funzione del livello di autonomia, seniority tecnica e ampiezza delle responsabilità.