Data Engineer ambito Big Data
Pubblicato il 12-08-2026 - Esprimo S. R. L. in Puglia
ESPRIMO Srl, società di consulenza informatica che opera dal 2002 su tutto il territorio nazionale ed internazionale, a supporto delle imprese, si colloca nel settore dell'Information Technology proponendosi come obiettivo quello di fornire una vasta gamma di prodotti, servizi e soluzioni nelle aree più strategiche per l'impresa, come: Infrastrutture IT, Content Management, ERP, Business Intelligence, CRM, Web Applications, è alla ricerca di un:
Data Engineer ambito Big Data con almeno 3 anni di esperienza
Responsabilità:
- Sviluppare e mantenere pipeline di ingestion CDC dai database sorgente verso il layer Bronze, tramite connettori Debezium/Confluent, garantendo zero data loss ed extract-once.
- Realizzare ed evolvere i flussi di elaborazione tra i layer Bronze → Silver → Gold con Apache Spark/Spark Streaming in Python (PySpark) e con Apache NiFi (processori e script Groovy).
- Gestire le tabelle in formato Apache Iceberg su storage Ozone, incluse evoluzioni di schema (DDL) e ottimizzazioni.
- Configurare e gestire topic Kafka, offset e code di dead-letter (DLQ): analisi,
reprocessing e alerting sui messaggi in errore.
- Implementare monitoraggio, alerting e tuning delle pipeline (salute dei flussi, latenza, volumi, soglie).
- Applicare gli standard di progetto: naming convention, tracciabilità, data lineage, accessi e visibilità sui data tier.
- Contribuire alle attività di testing, versionamento e pipeline CI, oltre alla documentazione tecnica.
- Supportare le fasi di migrazione dei flussi attraverso gli ambienti (Test → Collaudo → Produzione
Competenze tecniche:
- Esperienza nello sviluppo di pipeline di Data Engineering.
- Conoscenza delle architetture Data Lake e Lakehouse.
- Esperienza con paradigmi di Change Data Capture (CDC) e gestione di flussi dati in tempo reale.
- Conoscenza di Apache Spark per l'elaborazione distribuita dei dati.
- Esperienza con Apache Kafka e architetture event-driven.
- Conoscenza di Apache NiFi per l'orchestrazione dei flussi d