Senior Data Engineer
Per una start up cliente in forte 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 robusto 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).
#J-*****-Ljbffr
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 robusto 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).
#J-*****-Ljbffr