Data Engineering Rif 23732
Pubblicato il 16-09-2026 - DIGIMAT in Milano
Siamo alla ricerca di figure Data Engineering per attività in presenza presso il cliente che abbiano un ottimo inglese scritto e parlato e una seniority di 2/4anni
ResponsabilitàSviluppa pipeline di ingestione e trasformazione dati secondo le specifiche concordate, curandone correttezza, leggibilità e manutenibilità.
Integra dati da sorgenti eterogenee: database relazionali, file, API, sistemi gestionali e applicativi di settore.
Implementa strutture dati secondo modelli definiti da altri, comprendendo la logica che li governa.
Verifica il risultato del proprio lavoro, scrivendo test, controlli di qualità e verifiche di coerenza sui flussi realizzati.
Presidia l'esercizio delle pipeline in produzione, intervenendo su malfunzionamenti e degrado delle prestazioni con il supporto del team.
Documenta quanto realizza e illustra lo stato di avanzamento del proprio lavoro e partecipa alle riunioni tecniche con il cliente.
Competenze tecniche richiesteSQL: padronanza solida, incluse le funzioni analitiche e la capacità di leggere e ottimizzare query non banali.
Programmazione: almeno un linguaggio di programmazione applicato al trattamento dei dati, tipicamente Python, con buona pratica delle librerie di manipolazione.
Elaborazione dati: comprensione dei paradigmi batch e streaming, delle logiche di caricamento incrementale e della gestione degli errori e dei riavvii.
Big Data e Apache Spark: pratica operativa di Spark su dati distribuiti — trasformazioni, partizionamento, riconoscimento delle operazioni costose come le ridistribuzioni fra nodi — e conoscenza dei formati colonnari e dei formati tabellari transazionali.
Modellazione: conoscenza dei principi di modellazione analitica — fatti, dimensioni, storicizzazione — e della differenza fra modello operazionale e modello analitico.
Ambienti cloud:
esperienza su almeno una piattaforma dati cloud e comprensione dei servizi di archiviazione, calcolo distribuito e orchestrazione.
Strumenti di lavoro: uso corrente del versionamento e familiarità con le pratiche di rilascio automatizzato.
Governo del dato: consapevolezza dei temi di qualità del dato, tracciabilità e protezione delle informazioni.
Competenze relazionali richiesteChiarezza espositiva: sa spiegare a un interlocutore non tecnico cosa sta facendo e a che punto è, senza rifugiarsi nel gergo.
Ascolto e traduzione: comprende una richiesta funzionale, ne verifica le ambiguità con domande puntuali e la traduce in attività tecniche.
Metodo nel problem solving: davanti a un errore procede per ipotesi verificabili invece di tentativi casuali, e sa ricostruire il ragionamento seguito.
Trasparenza: condivide difficoltà e ritardi con tempestività, riconosce i propri limiti e chiede supporto prima che il problema si aggravi.
Postura di consulenza: mantiene un comportamento qualificato presso il cliente e distingue ciò che può essere comunicato direttamente da ciò che va concordato con il project manager.
Requisiti di accessoLaurea in STEM, oppure esperienza equivalente maturata sul campo.
2-4 anni di esperienza in ruoli di sviluppo su dati, anche in contesti diversi dalla consulenza.
Inglese tecnico sufficiente a leggere documentazione e partecipare a riunioni operative.
Disponibilità alla presenza presso la sede del cliente secondo le esigenze del progetto.
Sede di lavoro: Milano, Bergamo
Elementi preferenzialiCertificazioni su una delle piattaforme dati cloud principali.
Esperienza su almeno una piattaforma Big Data di mercato: Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera CDP, AWS Glue o Google BigQuery.
Esperienza in progetti di migrazione da sistemi legacy verso piattaforme cloud.
Conoscenza di strumenti di reportistica e visualizzazione.
xysqume
Esperienza in contesti multi-cliente o di consulenza.
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