Data Engineer

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Randstad Digital, divisione specializzata nella ricerca e selezione di profili ICT, ricerca un
Per il seguente ruolo potrebbero essere richieste diverse soft skill ed esperienze. La preghiamo di consultare attentamente la panoramica riportata di seguito.
Mid Data Platform Engineer
da inserire all'interno della
Data & AI Division . La risorsa opererà con autonomia end-to-end su design, sviluppo e operatività della data platform aziendale, all'interno di un contesto fortemente orientato all'innovazione guidato dai dati e dall'AI.
Responsabilità Principali
Data Platform & Cloud Engineering
Evoluzione della Piattaforma:
Progettare ed evolvere i layer di ingestione, trasformazione e serving su BigQuery, garantendo performance, ottimizzazione dei costi e freschezza dei dati.
Infrastructure as Code (IaC):
Gestire l'infrastruttura cloud tramite Terraform con approccio zero click-ops, assicurando che l'intero ecosistema sia completamente versionato e riproducibile.
Orchestrazione & Pipeline:
Implementare, ottimizzare e mantenere le orchestrazioni su Airflow/Cloud Composer adottando un approccio modulare, sicuro e testabile.
Scelte Architetturali:
Contribuire attivamente alle decisioni strategiche sull'architettura dati, guidando la transizione e l'adozione di paradigmi quali Data Mesh, Lakehouse e Semantic Layer.
Agentic Data Governance & AI
Agenti AI (LLM-based):
Progettare e sviluppare agenti intelligenti basati su modelli linguistici di grandi dimensioni capaci di classificare dataset, intercettare anomalie e proporre remediation in autonomia.
Data Lineage & Catalogazione:
Costruire e supervisionare sistemi di catalogazione avanzata e data lineage integrati con soluzioni come Dataplex, Collibra o moduli custom.
Data Contracts:
Definire policy di accesso e contratti sui dati (Data Contracts) da applicare programmaticamente attraverso pipeline di CI/CD.
Integrazione ML & MLOps:
Supportare i team di data science nella messa in produzione dei modelli predittivi,



strutturando feature store dedicati e gestendo versioning, monitoraggio e retraining.
Requisiti Richiesti
Formazione ed Esperienza
Seniority:
Almeno 3 anni di esperienza consolidata e rilevante nel ruolo di Data Engineer o Data Platform Engineer in ambienti di produzione complessi.
Mentalità Tecnica:
Approccio fortemente orientato al problem solving pratico ("hands-on"), attitudine alla gestione metodologica degli incidenti e rigorosa attitudine alla code review.
Metodologia & Processi:
Familiarità con metodologie di sviluppo moderne (rilasci frequenti, test automatici sistematici, monitoraggio, stesura di Arch Decision Records e runbook).
Competenze Tecniche Core
Cloud & Stack GCP:
Padronanza dell'ecosistema Google Cloud Platform, in particolare BigQuery (query optimization, partitioning, clustering) e Terraform (moduli riutilizzabili, remote state).
Data Transformation:
Ottima conoscenza di dbt (o framework analoghi) per la trasformazione dati modulare, versionata e testabile.
Programmazione & CI/CD:
Uso fluente di Python per l'automazione/scripting e solida applicazione di logiche CI/CD ai dati (test automatici, deployment, linting SQL).
AI & Governance (Gradito Valore Aggiunto):
Esperienza diretta con MLOps, feature engineering, utilizzo avanzato di LLM e AI Agent nel workflow e conoscenza di strumenti enterprise di Data Governance (Dataplex, Collibra, Alation, DataHub).
Cosa Offriamo
Inquadramento:
Contratto a Tempo Indeterminato (CCNL Trasporti e Logistica).
Pacchetto Retributivo:
RAL fino a 50.000 € + MBO e Variabile del 10%.
Formazione Continua:
Budget annuale dedicato a certificazioni GCP, conferenze, libri e corsi.
AI Tooling & Hardware:
Accesso illimitato a LLM e strumenti AI di ultima generazione integrati direttamente nel workflow operativo.
Flessibilità:
Modalità full-time ibrida con 2 giorni di lavoro da remoto a settimana.
La ricerca è rivolta ai candidati ambosessi (L.903/77). Consulta l'informativa sulla privacy ai sensi dell'art. xjncmbx 13 del Regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) sul sito Randstad.

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