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Junior Cloud Data Engineer

Pubblicato il 17-10-2026 - Business Integration Partners in Monza

Overview In questo ruolo lavori su Data Platform Big Data ibrida, on-premises o cloud, creando pipeline batch e real-time. Supporti la trasformazione, la qualità e la governance dei dati per Data Scientist, BI/visualization e architetture DWH o NoSQL. Avrai responsabilità di ottimizzare modelli ML, scalare esecuzioni e automatizzare workflow. Operi in architetture cloud native, guidando scelte tecnologiche e buona qualità del dato. L'opportunità è pensata per chi ama innovazione, collaborazione e impatto sui progetti di transformation digitale.

Retribuzione / Benefits

smartworking fino al 100% più di 300 corsi formativi all’avanguardia Diversity, Equity & Inclusion work-life integration ambiente etico e partecipativo

Responsabilità

Implementare pipeline dati batch e real-time su piattaforme cloud ibride o on-premises Acquisizione, storicizzazione, cleansing, anonimizzazione/crypting/masking, gestione valori nulli e outlier Preparazione dati per Data Scientist, BI e sistemi di visualizzazione Supportare alimentazione di DWH e NoSQL/Graph DB,



API integration Recepire e ottimizzare modelli ML per esecuzione scalabile e schedulazione Consulenza tecnologica per architetture Big Data e efficientamento esistente Costruire relazioni con clienti, vendor e partner e garantire soluzioni allineate ai requisiti Contributo alla Community interna con ricerca, scouting e nuove soluzioni

Requisiti fondamentali

Da 0 a 3 anni di esperienza nel ruolo Esperienza su piattaforme dati basate sul cloud (GCP, AWS, Azure) e relativi servizi Conoscenza concetti moderni di data platforms (Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Virtualization, Data Mesh, Data Governance) Progettazione data model e data pipeline ETL/ELT Conoscenza di linguaggi SQL, Java, Python, R (o equivalenti) Conoscenza di DB/tech per dati strutturati e non (es. BigQuery, MongoDB, Hadoop, Redis) problem solving autonomia comunicazione efficace cloud platforms (GCP, AWS, Azure) data platforms concepts (Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Governance) design di data model e data pipelines

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