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Cloud Data Engineer

Pubblicato il 07-10-2026 - Business Integration Partners in Milano

Overview
In questa posizione operi su Data Platform Big Data, ibrida o cloud, costruendo pipeline batch e real-time e curando la qualità dei dati.
Collabori con Data Scientist, BI e nuove fonti dati, garantendo soluzioni scalabili e riutilizzabili.
Hai un ruolo di advisory sulle architetture Big Data e supporti l'industrializzazione di modelli di ML.
Lavori con tecnologie cloud native per progetti globali e complessi.
Retribuzione / Benefits
lavoro agile da remoto e in ufficio
assicurazione sanitaria e check-up agevolati
piano welfare integrativo
buoni pasto
congedo parentale e supporto genitoriale
iniziative di formazione e sviluppo personale
Responsabilità
Implementare e gestire data platform su cloud o ibrido (batch e real-time)
Acquisire, storicizzare, cleansing, anonimizzazione e masking dei dati
Progettare data model e pipeline ETL/ELT per estrarre, trasformare e caricare dati
Integrare modelli di ML dei Data Scientist e pianificarne l'esecuzione scalabile
Fornire advisory su architetture Big Data e ottimizzare ecosistemi esistenti
Sviluppare soluzioni orientate a riuso, qualità, efficienza e documentazione
Contribuire alla community con attività di ricerca e scouting
Costruire relazioni con clienti, vendor e partner




Supportare iniziative di business development e innovazione
Requisiti fondamentali
Esperienza su piattaforme dati basate su cloud (GCP, AWS, Azure) e servizi correlati
Conoscenza di Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Virtualization, Data Mesh, Data Governance
Progettazione di data model e manutenzione di data pipeline ETL/ELT
Conoscenza di linguaggi di programmazione e interrogazione dati (SQL, Java, Python, R)
Conoscenza di tecnologie per Basi dati strutturate/non strutturate (BigQuery, MongoDB, Hadoop, Redis)
Possesso di una o più certificazioni rilevanti (Google Professional Data Engineer, Azure Data Engineer, AWS Big Data/Speciality)
Capacità di lavorare su architetture cloud native e di adattarsi a contesti progetto/clienti
Capacità di comunicazione e gestione relazioni con stakeholder
conoscenza di API REST per integrazione applicativa
Autonomia e proattività
Buone capacità di comunicazione e relazione con clienti e team
Orientamento alla qualità e al riuso
Cloud platforms (GCP, AWS, Azure)
Data platforms: Big Data, Data Lake, Data Warehouse
Data governance e data mesh

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