Junior Data Engineer – BIP AI LAB
Job Description
Entra nel nostro mondo. Trasforma insieme a noi. Junior Data Engineer – BIP AI LAB
Location:
Bari – Ibrido Quale sarà la tua sfida? Lavorare in BIP AI Lab significa operare in un contesto internazionale e multidisciplinare, contribuendo a progetti di consulenza, innovazione, ricerca finanziata e formazione sull’Intelligenza Artificiale. Farai parte di un team multidisciplinare che integra tre anime: Research : esperti che presidiano lo stato dell'arte in machine learning, AI generativa e metodi quantitativi. Engineering : sviluppatori e ingegneri specializzati in data engineering, data science, integrazione e visualizzazione del dato. Delivery : consulenti che traducono le soluzioni in risultati di business, dal design alla produzione. Responsabilità Supportare la progettazione e lo sviluppo di pipeline ETL/ELT con strumenti come Apache Airflow, dbt, Azure Data Factory o AWS Glue. Contribuire alla realizzazione di data model dimensionali e relazionali su database SQL (PostgreSQL, SQL Server) e data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Synapse). Collaborare all’ingestion di dati da sorgenti eterogenee (API, file, streaming) verso data lake e lakehouse (Azure Data Lake, AWS S3, Databrick
Entra nel nostro mondo. Trasforma insieme a noi. Junior Data Engineer – BIP AI LAB
Location:
Bari – Ibrido Quale sarà la tua sfida? Lavorare in BIP AI Lab significa operare in un contesto internazionale e multidisciplinare, contribuendo a progetti di consulenza, innovazione, ricerca finanziata e formazione sull’Intelligenza Artificiale. Farai parte di un team multidisciplinare che integra tre anime: Research : esperti che presidiano lo stato dell'arte in machine learning, AI generativa e metodi quantitativi. Engineering : sviluppatori e ingegneri specializzati in data engineering, data science, integrazione e visualizzazione del dato. Delivery : consulenti che traducono le soluzioni in risultati di business, dal design alla produzione. Responsabilità Supportare la progettazione e lo sviluppo di pipeline ETL/ELT con strumenti come Apache Airflow, dbt, Azure Data Factory o AWS Glue. Contribuire alla realizzazione di data model dimensionali e relazionali su database SQL (PostgreSQL, SQL Server) e data warehouse cloud (Snowflake, BigQuery, Synapse). Collaborare all’ingestion di dati da sorgenti eterogenee (API, file, streaming) verso data lake e lakehouse (Azure Data Lake, AWS S3, Databrick