Big Data Engineer - Technical Leader
Pubblicato il 03-09-2026 - eglue in Pordenone
Nell'ottica del potenziamento della nostra divisione
DWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting
di eGlue -
stiamo ricercando una figura di
Big Data Specialist - Technical Leader.
Sede di Lavoro
: Milano, ibrido (3 giorni di presenza on-site, 2 da remoto).
Contratto
: fino a ******€RAL, a seconda dell'esperienza maturata.
Assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico.
L'offerta include buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato, 200€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.
La persona lavorerà sul progetto di uno dei nostri principali clienti di ambito Finance.
Responsabilità
Gestione di progetti Big Data coordinando un team di sviluppo dedicato;
Gestione dei layer di integrazione su piattaforma Big Data;
Contribuire alla evoluzione del sistema Big Data definendo standard, regole e modelli architetturali, e dando supporto a progetti strategici come il Journey to Cloud;
Progettare e successivamente validare le soluzioni tecniche garantendo gli obiettivi di scalabilità, manutenibilità, sicurezza ed affidabilità del sistema.
Laurea Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica o equivalente;
Precedente esperienza qualificato nella gestione di progetti Big Data (analisi progettuale, definizione degli obiettivi, monitoraggio avanzamento progetto);
Strumenti del framework Cloudera e/o Databricks/AWS;
Conoscenza di strumenti di elaborazione streaming (Flink, Storm, Spark Streaming, Kafka, e similari);
Linguaggi di programmazione: Java, Python o Scala;
Esperienza consolidata nella manipolazione, estrazione e trasformazione di database non strutturati;
Conoscenza dei principali pattern architetturali di data-architecture, dei principali concetti e strumenti del contesto Big Data e del calcolo distribuito.
Completano il profilo
Completano il profilo: ottime capacità relazionali, attitudine al lavoro in team, autonomia e problem solving;
Fondamenti del Machine Learning e Deep Learning (algoritmi di clustering, classificazione e regressione);
Conoscenza di strumenti di elaborazione batch (Spark, Amazon Athena, Google BigQuery, Hadoop, Hive, e similari) e storicizzazione (Amazon S3, Google Cloud Storage, HDFS, e similari)
Principali tecniche di data wrangling, cleansing, exploration e featurization.
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