Data engineer (python/pandas) a torino o da remoto

Vedi l’offerta su Go Lavoro: golavoro.it/annuncio-lavoro/78675h

Posizione CGM Consulting ricerca un/una Data Engineer (Python/Pandas) con esperienza su Python, Pandas, Spark, SQL e Scala per attività di sviluppo e integrazione su pipeline dati. Il ruolo prevede collaborazione con il team, cura della qualità e contributo alle scelte tecniche in base alle priorità. Cerchiamo una persona affidabile, che sappia tradurre esigenze in soluzioni e migliorare ciò che già esiste. Requisiti Python e Pandas Spark SQLScala Inglese fluente Buone capacità di analisi e attenzione alla qualità del dato (validazioni, controlli, gestione anomalie)Requisiti aggiuntivi Esperienza con strumenti di orchestrazione/scheduling (es. Airflow o equivalenti)Familiarità con CI/CD e versioning (Git)Conoscenza di data modeling e concetti ETL/ELTResponsabilitàSvilupperai e manterrai pipeline dati e trasformazioni, con focus su affidabilità e manutenibilità. Implementerai elaborazioni su Spark (batch e, dove richiesto, near real-time), ottimizzando performance e costi computazionali. Scriverai query SQL per estrazione,



trasformazione e validazione dei dati (controlli di coerenza e riconciliazioni). Userai Python/Pandas per data wrangling, analisi e supporto alle attività di data quality e data checks. Contribuirai a componenti in Scala quando necessario (job Spark, librerie o utility). Collaborerai con stakeholder e team tecnici in lingua inglese, mantenendo documentazione chiara e tracciabile. Dettagli del lavoro Sede: Torino con possibilità di attività da remoto in base alle esigenze progettuali. Sede: FULL REMOTE. Tipologia di impiego: Tempo pieno. Tipologia di contratto: Tempo indeterminato. Titolo di studio: Diploma di maturità. Offerta Inserimento in CGM Consulting su progetti strutturati in ambito data. Collaborazione con team tecnici e confronto continuo su scelte implementative. Contesto orientato a qualità, standard e miglioramento continuo. Candidati ora e raccontaci la tua esperienza su Python/Pandas, Spark e SQL. #J-18808-Ljbffr

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