MID DATA PLATFORM ENGIN.01.LD

04 ago - Cuneo
DRD Recruiting

ppPer una realtà innovativa operante nel settore Data AI, specializzata nello sviluppo di servizi e soluzioni per il settore dell'autotrasporto e della logistica, che attraverso un approccio orientato all'innovazione e alla trasformazione digitale, sviluppa soluzioni tecnologiche che supportano i processi decisionali, l'ottimizzazione operativa e l'evoluzione dei servizi offerti ai propri clienti, ricerca un/una: /p h3La risorsa gestirà: /h3 ul liProgettazione, sviluppo ed evoluzione della Data Platform su Google Cloud Platform, garantendo scalabilità, performance e qualità del dato. /li liSviluppo e ottimizzazione di pipeline di ingestione, trasformazione e distribuzione dei dati mediante BigQuery e dbt. /li liGestione dell'infrastruttura cloud tramite Infrastructure as Code (Terraform). /li liImplementazione e manutenzione dei workflow di orchestrazione con Airflow/Cloud Composer. /li liCollaborazione alle scelte architetturali relative a Data Lakehouse, Data Mesh e Semantic Layer. /li liProgettazione di soluzioni di Data Governance, Data Lineage e catalogazione dei dati. /li liSviluppo di automazioni basate su Intelligenza Artificiale e Large Language Model (LLM) per il monitoraggio della qualità dei dati e l'ottimizzazione dei processi. /li liSupporto ai team di Data Science e Machine Learning nella gestione dei dataset, feature store e processi di MLOps. /li liImplementazione di pipeline CI/CD, test automatici e monitoraggio continuo della qualità delle soluzioni sviluppate. /li liCollaborazione con stakeholder tecnici e di business per tradurre le esigenze aziendali in soluzioni dati efficienti. /li liEsperienza di almeno 4 anni in ruoli di Data Engineering o Data Platform Engineering. /li liOttima conoscenza di Google BigQuery, con esperienza nell'ottimizzazione delle query e nella gestione dei costi.



/li liEsperienza con Terraform e Infrastructure as Code in ambiente cloud (preferibilmente GCP). /li liConoscenza di dbt o framework equivalenti per la trasformazione dei dati. /li liOttima conoscenza di Python applicato al Data Engineering. /li liEsperienza nell'orchestrazione di pipeline tramite Airflow. /li liConoscenza dei principi di Data Quality, Data Governance, Data Lineage e Data Catalog. /li liEsperienza con pipeline CI/CD e versionamento del codice. /li liBuone capacità di comunicazione e collaborazione con interlocutori tecnici e non tecnici. /li /ul h3Costituiscono titolo preferenziale: /h3 ul liEsperienza con Machine Learning e MLOps. /li liConoscenza di strumenti di Data Governance quali Dataplex, Collibra, Alation o DataHub. /li liEsperienza nell'utilizzo di Large Language Model (LLM) e AI Agent applicati ai processi di Data Engineering. /li liEsperienza nella progettazione di architetture Data Mesh o Lakehouse. /li liContributi open source o partecipazione come speaker a eventi in ambito Data AI. /li /ul h3Retribuzione /h3 ul libRAL: Range retributivo euro - /bContratto a tempo indeterminato (CCNL Trasporti e Logistica) /li liBonus variabile: MBO pari al b10% della RAL /b /li liBenefit: Modalità di lavoro ibrida (3 giorni in presenza) - Aggiornamento continuo con certificazioni Google Cloud, corsi, conferenze e libri - Accesso a strumenti AI e Large Language Model di ultima generazione /li liLa retribuzione è definita in base a criteri oggettivi: esperienza, competenze e responsabilità del ruolo. /li /ul h3Processo di selezione /h3 pTutti i candidati sono valutati con criteri standardizzati e non discriminatori. /p h3Diversità e inclusione /h3 pL’azienda garantisce pari opportunità indipendentemente da genere, età o altre caratteristiche personali. /p pLa Selezione è rivolta ad ambo i sessi ai sensi dell’Art. 1 L. 903/77. /p /p #J-18808-Ljbffr

131- Corso di amministrazione del personale in azienda, paghe e contributi - per destinatari di AssegnoVERONA

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