Data Engineer
Pubblicato il 02-09-2026 - Randstad Italy in Milano
Randstad Digital, divisione specializzata nella ricerca e selezione di profili ICT, ricerca per conto di un’stimolante azienda operante nel settore dello sviluppo tecnologico avanzato un Data Engineer da inserire all'interno della Data & AI Division. Cosa Offriamo: ● Inquadramento a Tempo Indeterminato (CCNL Trasporti e Logistica). ● Range di RAL fino a 45.000€ ● MBO e Variabile del 10%, budget annuale dedicato alla formazione (certificazioni GCP, conferenze, libri e corsi). ● Accesso illimitato a LLM e strumenti AI di ultima generazione integrati direttamente nel workflow operativo. Sede di lavoro: Cuneo, in modalità ibrida, con presenza on-site prevista per 3 giorni a settimana. Retribuzione annua: 40000€ - 50000€ esperienza da 3 a 5 anniRequisiti Richiesti: ● Almeno 3 anni di esperienza consolidata e rilevante nel ruolo di Data Engineer o Data Platform Engineer in ambienti di produzione complessi. ● Approccio fortemente orientato al problem solving pratico ("hands-on"), attitudine alla gestione metodologica degli incidenti sui sistemi ed eccellente attitudine alla code review rigorosa. ● Familiarità con le metodologie di sviluppo moderne, basate su rilasci frequenti, test automatici sistematici, monitoraggio e stesura di documentazione tecnica (Arch Decision Records, runbook). ● Padronanza dell'ecosistema Google Cloud Platform (GCP), con focus specifico su BigQuery (ottimizzazione query, partitioning, clustering) e Infrastructure as Code tramite Terraform (moduli riutilizzabili, remote state). ● Uso fluente di Python per l'automazione e lo scripting di pipeline dati. Solida esperienza nell'applicazione di logiche CI/CD ai dati (test automatici, deployment di pipeline, linting SQL). Sarà considerata una forte preferenza l'esperienza diretta con modelli ML in produzione (MLOps, feature engineering), l'utilizzo avanzato di LLM e AI agent nel workflow quotidiano e la conoscenza di strumenti enterprise di Data Governance (Dataplex, Collibra, Alation, DataHub).
Il presente annuncio è rivolto a persone di genere femminile (F), maschile (M) e non binario (NB) ai sensi della Legge n. 300/1970, del Decreto Legislativo n. 198/2006 e del Decreto Legislativo n. 96/2026 ed è aperta a qualsiasi persona nel rispetto della diversity e dell'inclusività. Ti preghiamo di leggere l'informativa sulla privacy Randstad ( ai sensi dell'art. 13 del Regolamento (UE) 2016/679 sulla protezione dei dati (GDPR). La risorsa verrà inserita all'interno del team di Data Engineering con autonomia end-to-end su design, sviluppo e operatività della data platform, lavorando in un contesto fortemente orientato all'innovazione in cui i dati guidano le decisioni e l'AI governa sé stessa. Il candidato ideale collaborerà all'evoluzione profonda dell'infrastruttura, coniugando solidità ingegneristica e sperimentazione tecnologica. Nel Dettaglio: ● Progettare ed evolvere i layer di ingestione, trasformazione e serving su BigQuery, garantendo performance, ottimizzazione dei costi e freschezza dei dati. ● Gestire l'infrastruttura cloud tramite Terraform con approccio zero click-ops, assicurando che l'intero ecosistema sia completamente versionato e riproducibile. ● Implementare, ottimizzare e mantenere le orchestrazioni su Airflow/Cloud Composer adottando un approccio modulare, sicuro e testabile. ● Contribuire attivamente alle decisioni strategiche sull'architettura dati, guidando la transizione e l'adozione di paradigmi quali Data Mesh, Lakehouse e Semantic Layer. ● Progettare e sviluppare agenti intelligenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni capaci di classificare dataset, intercettare anomalie e proporre remediation in autonomia. ● Costruire e supervisionare sistemi di catalogazione avanzata e data lineage integrati con soluzioni di mercato come Dataplex, Collibra o moduli custom. ● Definire policy di accesso e contratti sui dati (Data Contracts) da applicare programmaticamente attraverso pipeline di CI/CD. ● Supportare i team di data science nella messa in produzione dei modelli predittivi, strutturando feature store dedicati e gestendo versioning, monitoraggio e retraining.