10 set - Lazio
LEONARDO
Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell'Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio.
Con oltre ****** dipendenti nel mondo, l'azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni.
Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese.
All'interno dell'Area Cyber & Security Solutions, stiamo ricercando un/a Software Engineer per servizi dati, cloud e ML per la nostra sede di Genova / Roma Laurentina.
Principali attività previste per il ruolo:
Sviluppare microservizi per data ingestion, transformation, API exposure e processing
Implementare servizi per batch e streaming data processing con integration tra i due paradigmi
Sviluppare API RESTful, GraphQL e gRPC per data access e analytics query execution
Implementare servizi per cloud infrastructure management (compute, storage, networking)
Sviluppare servizi per orchestration e provisioning di risorse cloud
Implementare servizi per security posture monitoring e compliance checking
Sviluppare componenti per cost tracking, resource optimization e billing
Implementare servizi per ML lifecycle management (training, evaluation, deployment, monitoring)
Sviluppare servizi per model registry, versioning e metadata tracking
Sviluppare API per model serving e inference con support per batch e real-time predictions
Implementare servizi per feature store management e feature engineering pipelines
Implementare servizi per metadata management e data catalog integration
Sviluppare componenti per data quality validation e monitoring
Integrare con data lakehouse per unified batch-streaming storage
Integrare con cloud providers APIs (OpenStack, AWS, Azure) per multi-cloud scenarios
Implementare servizi per disaster recovery automation e backup orchestration
Sviluppare Kubernetes operators per custom resource management
Implementare caching strategies e query optimization per performance
Sviluppare servizi per data lineage tracking e impact analysis
Implementare servizi per model monitoring (drift detection, performance tracking, data quality)
Sviluppare servizi per automated retraining pipelines e continuous learning
Garantire scalabilità, reliability e security per data services, cloud services e ML workloads
Implementare pattern per fault tolerance,
retry mechanisms e error handling
Implementare testing automation e CI/CD pipelines per cloud services, data services e ML pipelines
Mantenere elevati standard di qualità del codice attraverso testing e code review
Collaborare con data engineers, infrastructure team, data scientists e ML engineers per implementazione end-to-end
Requisiti:
Titolo di studio: Laurea in Ingegneria Informatica, Informatica o equivalente.
Seniority: Expert (da 2 a 5 anni di esperienza nel ruolo, o più di 5 anni di esperienza in ruoli analoghi)
Conoscenze e competenze tecniche:
Sviluppo backend con linguaggi enterprise (Java, Python, Scala, Go) per data platforms, cloud platforms e ML platforms
Data processing con framework moderni (Apache Spark, Apache Flink)
Architetture event-driven per data streaming e real-time processing
Cloud platforms APIs (OpenStack, AWS/Azure SDKs) e resource management
Kubernetes e container orchestration con operators pattern
Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi) e automation
Microservizi cloud-native con service mesh integration
MLOps practices per model lifecycle automation
Model serving frameworks (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton Inference Server)
ML orchestration tools (Kubeflow, MLflow) e experiment tracking
Feature stores (Feast, Tecton) e feature engineering pipelines
Sviluppo di API (RESTful, GraphQL, gRPC) per data services, infrastructure services e ML services
Database relazionali e NoSQL ottimizzati per analytics (columnar, document, wide-column)
Data lakehouse integration (Delta Lake, Apache Iceberg) con ACID semantics
Security automation (policy enforcement, compliance scanning, secrets management)
Distributed caching (Redis, Memcached) per performance optimization
API design per infrastructure services e ML services con versioning e backward compatibility
Competenze comportamentali:
Autonomia nella gestione di task complessi multi-componente
Buone capacità comunicative e problem solving analitico
Orientamento alla qualità del codice, data quality, automazione, infrastructure as code, performance e scalability
Security mindset per cloud environments
Collaborazione efficace in team cross-funzionali (backend, data engineering, analytics,
infrastructure, ML)
Proattività nel knowledge sharing e continuous improvement
Conoscenze linguistiche:
Italiano madrelingua
Inglese qualificato (B2)
Competenze informatiche:
Linguaggi backend (Java, Python, Scala, Go) e framework (Spring Boot, FastAPI)
Apache Spark (PySpark, Scala) per distributed data processing
Apache Flink for stream processing (DataStream API, Table API)
Event streaming (Apache Kafka) e message brokers
Cloud platforms (OpenStack, integration con AWS/Azure)
Kubernetes avanzato (operators, CRDs, admission controllers, GPU support con NVIDIA GPU Operator)
Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Pulumi)
ML frameworks (TensorFlow, PyTorch) e model formats (ONNX, SavedModel)
Model serving (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton)
MLOps tools (Kubeflow, MLflow, DVC)
Feature stores (Feast) e data versioning
Containerizzazione (Docker) e deployment su Kubernetes
Database relazionali (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra), columnar (ClickHouse), time-series (TimescaleDB)
Data lakehouse platforms (Delta Lake, Apache Iceberg)
Cache distribuito (Redis) e query optimization
Security tools (Vault, OPA, Falco) per cloud security
API design e versioning strategies
Pipeline CI/CD e monitoring (Prometheus, Grafana) per data applications, cloud services e ML systems
Altro:
Disponibilità a brevi trasferte su territorio nazionale
Esperienza con big data processing su larga scala, progetti cloud infrastructure, progetti ML/AI è un plus
Certificazioni data engineering (Databricks, Snowflake), cloud (AWS/Azure, OpenStack, Kubernetes), streaming (Confluent Certified Developer for Apache Kafka, Flink) sono titoli preferenziali
Conoscenza di data warehousing, OLAP, data modeling, analytics, ML algorithms, data science è un plus
Background in progetti data-intensive, system administration, SRE, distributed systems o high-performance computing è un plus
Disponibilità a ottenere clearance di sicurezza
Seniority: Expert
Primary Location: IT - Genova - Fiumara
Additional Locations: IT - Roma - Via Laurentina
Contract Type: Permanent
Total Base Pay Range: 36k-50k
Hybrid Working: Hybrid
International, multicultural, innovative, technological: this is Leonardo.
The company's passionate and talented team is strongly influenced by STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) expertise, with a diverse range of experience that enables colleagues to share knowledge and know-how across the generations.
Leonardo always wants to expand its talent pool, here you can find the right opportunity for you!
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14 set - Pavia
Adecco Italia
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Immobiliare Borgaro
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IN OPERA
14 set - Sacile
Pasquale