Senior Data Engineer
Pubblicato il 15-08-2026 - Wolters Kluwer in Milano
Stiamo cercando un Data Engineer da inserire nel team Genya, con un ruolo centrale nello sviluppo in MS Azure di una piattaforma dati (data lake) per processi di BI ed integrata con AI.
Genya sta evolvendo verso un modello in cui dati, BI ed AI sono elementi strutturali del prodotto: dalla progettazione delle funzionalità, all’automazione dei processi, fino al supporto decisionale per gli utenti.
Il Data Engineer contribuirà a costruire le fondamenta dati che rendono possibile questa evoluzione.
Key Responsibilities
Data Platform & Architecture
- Progettare e sviluppare pipeline ETL affidabili e scalabili a supporto delle funzionalità della piattaforma Genya.
- Definire e mantenere modelli dati coerenti e riutilizzabili lungo l’intero ciclo di vita del prodotto.
- Gestire flussi di ingestion, trasformazione e persistenza dei dati da fonti interne ed esterne.
AI-Driven Development
- Abilitare uno sviluppo sempre più guidato dall’AI, garantendo la disponibilità di dati di qualità per:
- inferenza batch e real-time;
- funzionalità intelligenti integrate nella piattaforma.
- Collaborare con AI Engineers e team di prodotto per integrare i flussi dati nei servizi AI di Genya.
- Contribuire alla costruzione di data asset e feature riutilizzabili per accelerare nuovi use case BI ed AI.
Product & Engineering Collaboration
- Lavorare a stretto contatto con i team di sviluppo per integrare i dati nei servizi backend e nelle API di piattaforma.
- Garantire coerenza tra dati operativi, funzionalità di prodotto e capacità AI.
- Supportare evoluzioni architetturali orientate a scalabilità, performance e automazione.
Data Quality, Governance & Security
- Assicurare qualità, consistenza e osservabilità delle pipeline dati.
- Implementare controlli su sicurezza, privacy e compliance (es. GDPR).
- Contribuire alla definizione di standard di data governance della piattaforma.
Cloud & Automation
- Progettare e gestire soluzioni dati in contesto cloud Azure.
- Automatizzare pipeline,