23 set - Latina
Business Integration Partners
Overview In questa posizione operi sulla Data Platform GCP per costruire pipeline batch e real-time, trasformando e preparando dati strutturati e non strutturati. Sarai autonomo in acquisizione, storicizzazione, cleansing e anonimizzazione dei dati, gestendo outlier e dati nulli, e creando KPI di qualità. Lavorerai a stretto contatto con Data Scientist, strumenti di BI/Visualization e strutture sia relazionali sia NoSQL, per fornire dataset pronti all'uso.
Riceverai modelli di ML dai Data Scientist, li ottimizzerai per esecuzione scalata e li schedulerai per automatizzare l'integrazione. Avrai un ruolo di consulenza sulle scelte di servizi GCP, costruendo relazioni con clienti e partner, e contribuom Retribuzione / Benefits crescita e formazione con 300+ corsi lavoro ibrido/remoto assicurazione sanitaria e check-up piani welfare e benessere buoni pasto congedo parentale e supporto famigliare Responsabilità Operare su Data Platform GCP e implementare pipeline batch e real-time Eseguire acquisizione, storicizzazione, cleansing, anonimizzazione/masking dei dati Gestire valori nulli/outlier, aggregazione e strutturazione di dati non strutturati Creare KPI di quality e preparare dataset per Data Scientist,
BI e architetture DWH/NoSQL Ricevere e ottimizzare modelli di ML per esecuzione scalabile e schedularli per automazione Progettare pipeline complesse massimizzando riuso, qualità, efficienza e documentazione Fornire advisory per selezione/ottimizzazione dei servizi GCP Costruire relazioni con clienti, vendor e partner e supportare soluzioni su mandati condivisi Contribuire alla Community con attività di ricerca, scouting e sviluppo di nuove soluzioni Requisiti fondamentali Esperienza in piattaforme dati basate sul cloud Conoscenza di Google GCP e servizi DataFlow, Composer, Data Fusion, Vertex Conoscenza concetti moderni di data platforms (Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh, Data Governance) Progettazione data model e pipeline ETL/ELT Conoscenza di linguaggi SQL, Java, Ruby, Python o R Conoscenza di tecnologie per Basi dati strutturate e non strutturate (BigQuery, Cloud SQL, Firestore) Plus: certificazione Google Professional Data Engineer o equivalente Comunicazione efficace con stakeholders Orientamento al cliente e soluzione di problemi Proattività e autonomia DataFlow, Composer, Data Fusion, Vertex su GCP BigQuery, Cloud SQL, Firestore Data modeling e design di pipeline ETL/ELT
23 set - Bologna
Gruppo Hera
23 set - Milano
Hitachi Energy
23 set - Treviso
Sinelec
23 set - Milano
Avanade