Data Engineer | Machine Learning
Pubblicato il 17-09-2026 - WeHunt in Medolago
Per azienda IT innovativa che opera nel campo della computer vision e dell'AI applicata al mondo fisico, facente parte di una holding strutturata, si ricerca un profilo di Data Engineer.
Di seguito troverà tutto ciò che deve sapere su questa occasione e sui requisiti richiesti ai candidati.
Attraverso tecnologie proprietarie e completamente privacy-compliant, sviluppano soluzioni in grado di analizzare flussi di persone e veicoli in spazi reali, trasformando il mondo fisico in dati digitali utilizzabili per il business.
Posizione
Siamo alla ricerca di un Data & Analytics Engineer con 2–4 anni di esperienza, che voglia crescere in un contesto tech ad alta complessità e diventare un punto di riferimento per l'analisi dei dati e l'evoluzione dell'infrastruttura data. Il/La candidato/a entrerà a far parte del team Tech R&D; e collaborerà a stretto contatto con i team Operations e Product, contribuendo in modo concreto alla valorizzazione del dato lungo tutto il suo ciclo di vita: raccolta, validazione, modellazione, analisi e reporting.
Responsabilità
La risorsa avrà responsabilità su:
- Estrazione, trasformazione e validazione di dati provenienti da database relazionali (MS SQL, PostgreSQL) e non relazionali (Cassandra)
- Analisi di dataset complessi, con particolare attenzione a dati di mobilità e dati spazio-temporali
- Produzione di insight ad alto valore aggiunto a partire dai dati raccolti
- Preparazione di analisi e reportistica per clienti, traducendo i risultati in raccomandazioni operative chiare ed efficaci
- Presentazione dei risultati ai clienti e agli stakeholder interni
- Progettazione e sviluppo di algoritmi per l'identificazione di pattern, anomalie, dati mancanti e trend rilevanti
- Supporto alla progettazione, sviluppo e gestione di pipeline dati ETL/ELT in Python e Databricks
Requisiti
- Must have:
- Ottima conoscenza di Python e dei principali strumenti/librerie per data analysis e data engineering, come Pandas, PySpark
- Familiarità con la progr