Senior Data Engineer
Pubblicato il 07-09-2026 - 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 pipelin