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Data Engineering rif 23732

Pubblicato il 22-09-2026 - DIGIMAT in Napoli

Siamo alla ricerca di profili Data Engineering per attività in presenza.

richiediamo almeno 2/4 anni di esperienza e ottima conoscenza della lingua inglese

Responsabilità
- Sviluppa 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 richieste
- SQL: 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: us

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