Junior Cloud Data Engineer
Pubblicato il 28-10-2026 - Business Integration Partners in Milano
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
- atmosfera etico e collaborativo
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