Per una start up cliente in resistente crescita stiamo cercando un/una senior data Engineer : si tratta di una realtà solida e già profittevole , sostenuta da un gruppo internazionale quotato in Borsa . Oggi conta circa 50 persone e la sua piattaforma ha oltre ****** utenti attivi, un numero in costante aumento. La piattaforma è sviluppata interamente in casa su Google Cloud Platform, da un team tech composto da circa 15 persone affiancato da consulenti esterni.
La roadmap è ambiziosa: ciò che esiste oggi è solo una piccola parte di quello che verrà costruito. La persona selezionata sarà il primo Data Engineer dell'azienda e avrà il compito di costruire da zero la data platform. Il ruolo È un ruolo fortemente operativo e hands-on , con un forte focus su backend e pipeline di dati . Progetterai e realizzerai in prima persona il flusso dei dati, dagli eventi generati dal backend fino al data warehouse.
Lavorerai a stretto contatto con il CTO e avrai un impatto diretto sulle scelte tecnologiche dell'azienda. Con la crescita del team, il ruolo ha una prospettiva concreta di evoluzione verso la posizione di Data Manager nel medio termine , con la responsabilità della funzione dati e delle persone che ne faranno parte.
Cultura di lavoro Prima ancora delle competenze tecniche, conta il mindset: la persona ideale è pragmatica e ha un orientamento naturale al valore per l'utente; preferisce rilasciare qualcosa di concreto e funzionante piuttosto che inseguire la perfezione ingegneristica o l'over-engineering. Il lavoro si misura sull'impatto reale per gli utenti (outcome) ,

non sulla quantità o sulla complessità del codice prodotto (output). Di cosa ti occuperai Data ingestion e pipeline.
Progetterai e implementerai le pipeline che portano gli eventi generati dal backend (pattern Outbox e Pub/Sub) verso la landing zone e il data warehouse, in modalità streaming e batch. Sviluppo backend. Svilupperai i servizi e le API che alimentano e rendono accessibili i dati della piattaforma. Costruzione della data platform. Definirai l'architettura e la struttura del data warehouse, garantendo qualità, affidabilità e scalabilità del dato. Collaborazione con il team.
Lavorerai con il CTO e supporterai i colleghi backend nella corretta modellazione degli eventi alla fonte. Evoluzione della piattaforma. In una fase successiva contribuirai a sicurezza e governance del dato e all'infrastruttura per mettere in produzione i modelli di machine learning. 4-5 anni di esperienza in Data Engineering , con forte esposizione alla gestione di infrastrutture in produzione, preferibilmente in startup o scale-up. Solide competenze di backend engineering : sviluppo di API REST, containerizzazione con Docker, architetture event-driven.
Ottima conoscenza di Python e/o Type Script e SQL avanzato. Esperienza concreta nella progettazione di pipeline di dati streaming e batch: messaggistica a eventi, ETL/ELT. Esperienza su Google Cloud Platform , in particolare Big Query, Pub/Sub e Cloud Run. Esperienza nella modellazione di data warehouse a livelli (Medallion Architecture ) e con dbt . Conoscenza di Infrastructure as Code (Terraform o Pulumi).

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