Data Engineer

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Chi è Sopra Steria
Sopra Steria - fra i maggiori player tecnologici in Europa, con 51.000 dipendenti in circa 30 paesi - è riconosciuta per i suoi servizi di consulenza, per i suoi servizi digitali e per le sue soluzioni IT. Sopra Steria supporta i propri clienti nel loro percorso di trasformazione digitale, garantendo loro benefici concreti e sostenibili. Nel 2025, il Gruppo ha registrato un fatturato di 5,6 miliardi di euro.
Con circa 1.200 persone e un fatturato 2025 di €107,35 milioni, Sopra Steria opera sul mercato italiano attraverso le sue sedi di Assago (MI), Roma, Collecchio (PR), Padova, Ariano Irpino (AV) e Pozzuoli (NA).

The world is how we shape it
Sopra Steria (SOP) è quotata su Euronext Paris (Comparto A) – ISIN: FR0000050809. Scopri di più su

Data Engineer – Cloud & AI Solutions

IL TUO RUOLO:

Entrerai a far parte del team Data Analytics & AI , contribuendo alla progettazione, realizzazione ed evoluzione di architetture dati moderne in ambienti cloud. Sarai coinvolto/a in iniziative di trasformazione digitale, migrazione e valorizzazione dei dati, lavorando a stretto contatto con Data Engineer, Data Scientist e specialisti AI.

In particolare ti occuperai di:

- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT scalabili, affidabili e sicure su piattaforme Google Cloud Platform (GCP) e AWS .
- Implementare processi di acquisizione, integrazione ed elaborazione dei dati sia in modalità batch sia real-time streaming .
- Gestire e ottimizzare ecosistemi di Data Warehouse , Data Lake e moderne piattaforme Lakehouse, con particolare riferimento a BigQuery ,



Amazon Redshift , Amazon Athena e, preferibilmente, Databricks .
- Collaborare con i team di Data Science e Artificial Intelligence per integrare modelli di Machine Learning e supportare soluzioni basate su Generative AI e sistemi agentici .
- Garantire qualità, sicurezza e compliance del dato lungo tutto il ciclo di vita, applicando le migliori pratiche di governance e protezione delle informazioni.
- Automatizzare deployment e processi operativi attraverso strumenti di Infrastructure as Code , monitoraggio e pipeline CI/CD .
- Partecipare attivamente all’evoluzione delle architetture cloud e delle piattaforme dati dei nostri clienti.

IL TUO PROFILO:

Cerchiamo una persona curiosa, orientata all'innovazione e appassionata al mondo dei dati e delle nuove tecnologie.

Hai:

- Una laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline affini.
- Da 2 a 3 anni di esperienza come Data Engineer in contesti aziendali strutturati o di consulenza.
- Una buona capacità di lavorare in autonomia, gestendo attività progettuali nel rispetto delle scadenze.
- Un approccio analitico e orientato al problem solving.




- Ottime capacità relazionali e predisposizione a collaborare in team multidisciplinari e multiculturali.
- Interesse verso le tecnologie emergenti e una robusto motivazione ad approfondire gli sviluppi nell’ambito AI, GenAI e Agentic AI .
- Una buona conoscenza della lingua inglese.
- Costituisce titolo preferenziale la conoscenza di piattaforme di data engineering e analytics moderne quali Databricks .

LE TUE COMPETENZE:

Requisiti fondamentali

- Esperienza su Google Cloud Platform (GCP) con particolare riferimento a:
- BigQuery
- Cloud Storage
- Cloud Dataflow
- Cloud Pub/Sub
- Cloud Composer

- Esperienza su AWS , in particolare:

- Amazon S3
- AWS Glue
- Amazon Athena
- AWS Lambda
- Amazon Redshift

- Ottima conoscenza di SQL .
- Buona padronanza di almeno uno dei seguenti linguaggi di programmazione:

- Python (preferenziale)
- Go
- Node.js
- C/C++

- Esperienza con strumenti di orchestrazione dei workflow, come Apache Airflow o Cloud Composer .
- Conoscenza di Git , versionamento del codice e pipeline CI/CD .

Costituiscono un plus

- Conoscenza o esperienza nell'utilizzo della piattaforma Databricks per lo sviluppo di pipeline dati, elaborazioni distribuite e gestione di architetture Lakehouse.
- Familiarità con Apache Spark e con i principali pattern di Data Engineering in ambienti cloud.
- Conoscenza dei paradigmi e delle tecnologie di Generative AI , inclusi:
- Large Language Models (LLM)
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Vector Database

- Esperienza con framework per lo sviluppo di

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