Senior Data Engineer - Data & AI (Rif.1156)

EgoValeo | Tech Head Hunting; Milano; Ibrido; EUR 55.000 - 70.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Sede Milano

Orario ibrido

Descrizione del lavoro

La primaria realtà industriale italiana operante nel settore farmaceutico a Milano cerca un Data Engineer da inserire nel team Data & AI. La risorsa svilupperà pipeline dati scalabili, integrando fonti eterogenee e supportando iniziative di data management, reporting e analytics, con prospettive di AI/ML.

Il ruolo prevede collaborazione con Data Architect, Data Scientist e IT, garantendo disponibilità, qualità e accessibilità dei dati in un contesto ibrido.

Competenze

• Esperienza come Data Engineer o ruoli equivalenti in aziende strutturate.
• Ottima conoscenza di Python e SQL per manipolare grandi volumi di dati.
• Esperienza con pipeline ETL/ELT e integrazione dati complessi.
• Conoscenza di architetture moderne di data management, data warehouse, data lake o data lakehouse.
• Esperienza con Apache Spark e PySpark.
• Familiarità con piattaforme cloud (Azure, AWS o Google Cloud Platform) e relativi servizi.
• Buona conoscenza dell’inglese.

Mansioni

• Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili ETL/ELT.
• Integrare fonti dati eterogenee provenienti da ERP, MES, API e sistemi aziendali.
• Realizzare e ottimizzare flussi dati per reporting, analytics e data warehousing/lakehouse.
• Definire e documentare modelli dati, schemi, metadati e dataset analytics-ready.
• Monitorare pipeline in produzione e gestire anomalie o criticità.
• Collaborare con Data Architect, Data Scientist e team IT per soluzioni dati coerenti.
• Implementare data quality, lineage e governance in linea con policy.

Conoscenze

Python

SQL

ETL/ELT pipelines

Apache Spark

PySpark

Data architecture

Cloud platforms

English

Strumenti

Azure

AWS

GCP

Descrizione del lavoro

Per 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.

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.