Ingegnere dei dati

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AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica parte del gruppo MoOngy. Presente in 14 paesi europei con oltre 8.500 dipendenti abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà giovane ed in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.

Dopo aver letto questa descrizione, invii il suo CV e le eventuali informazioni aggiuntive richieste facendo clic sul pulsante di candidatura.
Settore: Logistica & Trasporti (Leader in Italia)
Natura del progetto: Greenfield (Costruzione ex-novo, NO Lift & Shift)

Stiamo cercando un Data Engineer (Mid-Senior / Senior) da inserire in una delle realtà logistiche più dinamiche d'Italia. L'azienda ha avviato una rivoluzione architetturale totale: la costruzione da zero di un Data Lakehouse moderno, superando il DWH legacy per passare a flussi basati su eventi e tabelle analitiche ad altissime prestazioni.

Se hai già maturato solide basi nello sviluppo di pipeline dati e cerchi il progetto giusto per fare il salto di qualità lavorando su uno stack tecnologico allo stato dell'arte, questa è l'opportunità che stai cercando.

L'Obiettivo Strategico & Il Ruolo

Entrerai nel team nel momento più stimolante: la fondazione della nuova Data Platform aziendale basata su Architettura Medallion.

Il tuo focus sarà lo sviluppo e l'ottimizzazione delle pipeline del Lakehouse.



Lavorerai su flussi che integrano uno strato intermedio a eventi (tabelle di staging evolute e anagrafiche standardizzate) per ricostruire le logiche di business direttamente nel backend. L'attività sul codice legacy (T-SQL/stored procedure) sarà minima e limitata a una prima fase di comprensione dei dati.

L'infrastruttura di base è già stata impostata dall'Enterprise Architect. Lavorerai con:

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- Orchestrazione & Computazione: Apache Airflow (K8s Pod operator) & PySpark

- Data Management: Apache Amoro (per l'ottimizzazione del Lakehouse)

- Real-time & Speed Layer: ClickHouse per la gestione di OBT (One Big Table) e performance sub-secondarie

Cosa Cerchiamo (Must-Have)

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- Esperienza (2-3 anni): Solida esperienza nello sviluppo di pipeline ETL/ELT e buona autonomia operativa.

- Core Language: Ottima conoscenza di Python e dimestichezza con PySpark per l'elaborazione dei dati.

- Orchestration: Esperienza nell'utilizzo di Apache Airflow per la gestione dei flussi.

- Modern Architecture: Comprensione dei concetti di Data Lakehouse, Architettura Medallion e utilizzo di formati di tabella moderni (Apache Iceberg, Delta o Hudi).

- Data Modeling: Capacità di estendere modelli dati esistenti e progettarne di nuovi (tabelle dimensionali, OBT).

Costituiscono un Plus (Nice-to-Have)

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- Conoscenza o forte interesse per database colonnari ad alte prestazioni come ClickHouse.

- Utilizzo di strumenti di data visualization moderni come Apache Superset.

- Esperienza con l'ecosistema cloud (Azure Data Factory, Synapse) o migrazioni verso object storage (S3/ADLS).

- Familiarità base con il mondo Microsoft BI (T-SQL, DAX) o AS400, utile unicamente per interfacciarsi con i sistemi sorgente legacy.

- Accelerazione Professionale: L'possibilità di lavorare su uno stack tecnologico open-source avanzatissimo (Iceberg + Airflow su K8s + ClickHouse), ideale per dare una svolta alla tua carriera.

- Focus sul Backend: Ti occuperai di ingegnerizzazione e modellazione del dato, senza l'onere della gestione del front-end (affidato a un team dedicato).

- Ambiente Collaborativo: Un team tecnico competente in cui confrontarsi e crescere.

- Pacchetto retributivo commisurato alla reale esperienza, con politiche di Smart Working flessibile e Welfare aziendale.

la retribuzione per questo ruolo è compresa tra 25.000€ e 35.000€.

La posizione è inquadrata nell’ambito del CCNL Commercio e Terziario applicato dalla nostra società. Il posizionamento all’interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all’esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna

Sono inoltre prevesti:

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- Buoni pasto giornalieri;

- Strumenti di formazione s

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