Big Data Engineer - Technical Leader

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Nell'ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue - stiamo ricercando una figura di Big Data Engineer - Technical Leader. Torino, ibrido (3 giorni di presenza on-site, 2 da remoto).

Contratto: fino a 50.000€RAL, a seconda dell'esperienza maturata. Assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico. L'offerta include buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato, 200€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare. La persona lavorerà sul progetto di uno dei nostri principali clienti di ambito Finance. Gestione di progetti Big Data coordinando un team di sviluppo dedicato

- Gestione dei layerdi integrazione su piattaforma Big Data
- Contribuire alla evoluzione del sistema Big Data definendo standard, regole e modelli architetturali, e dando supporto a progetti strategici come il Journey to Cloud
- Progettare e successivamente validare le soluzioni tecniche garantendo gli obiettivi di scalabilità, manutenibilità, sicurezza ed affidabilità del sistema.

Requisiti Laurea Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica o equivalente





- Precedente esperienza competente nella gestione di progetti Big Data (analisi progettuale, definizione degli obiettivi, monitoraggio avanzamento progetto)
- Strumenti del framework Cloudera e/o Databricks/AWS
- Conoscenza di strumenti di elaborazione streaming (Flink, Storm, Spark Streaming, Kafka, e similari)
- Linguaggi di programmazione: Java, Python o Scala
- DB NoSQL (HBase, Cassandra, MongoDB e similari)
- Esperienza consolidata nella manipolazione, estrazione e trasformazione di database non strutturati
- Conoscenza dei principali pattern architetturali di data-architecture, dei principali concetti e strumenti del contesto Big Data e del calcolo distribuito. Fondamenti del Machine Learning e Deep Learning (algoritmi di clustering, classificazione e regressione)
- Conoscenza di strumenti di elaborazione batch (Spark, Amazon Athena, Google BigQuery, Hadoop, Hive, e similari) e storicizzazione (Amazon S3, Google Cloud Storage, HDFS, e similari)
- Principali tecniche di data wrangling, cleansing, exploration e featurization.

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