Junior Data Engineer
Junior Data Engineer In Autoguidovie lavoriamo per rendere software, dati e intelligenza artificiale parte integrante del modo in cui progettiamo e gestiamo la mobilità. La nostra Data Platform serve a costruire una base dati condivisa per migliorare il servizio, supportare le decisioni e sviluppare nuove applicazioni e automazioni.
Cerchiamo un Data Engineer con 1–2 anni di esperienza maturata sul campo, che voglia crescere lavorando su dati reali, problemi concreti e soluzioni utilizzate dalle persone.
Il ruolo
Entrerai nel team Digital, Innovation & AI e contribuirai allo sviluppo e all’evoluzione della nostra piattaforma dati, basata su Databricks in contesto Azure. Collaborerai con colleghi tecnici, funzioni aziendali e partner esterni per trasformare dati provenienti da sistemi diversi in informazioni affidabili e riutilizzabili.
Di cosa ti occuperai
- Sviluppare e mantenere pipeline di acquisizione e trasformazione dei dati.
- Integrare dati provenienti da database, API e file, gestendo differenze di formato, qualità e frequenza di aggiornamento.
- Costruire e aggiornare tabelle e modelli dati a supporto di analisi, report, applicazioni e casi d’uso AI.
- Implementare controlli sulla qualità dei dati e sul funzionamento delle pipeline, individuando anomalie e contribuendo alla loro risoluzione.
- Scrivere codice leggibile, versionato e documentato, partecipando alle revisioni tecniche.
- Confrontarti con chi utilizza i dati per comprenderne il significato e verificare che le soluzioni rispondano alle esigenze operative.
Che cosa cerchiamo
- 1–2 anni di esperienza professionale nel data engineering, in azienda o in consulenza, con un contributo diretto a pipeline o integrazioni utilizzate in contesti reali.
- Buona conoscenza di SQL: join, aggregazioni,
funzioni analitiche e capacità di verificare la correttezza dei risultati.
- Conoscenza pratica di Python per elaborare dati e interagire con API e database.
- Familiarità con processi ETL/ELT, database relazionali e principi di modellazione dei dati.
- Esperienza nell’utilizzo di Git.
- Metodo nel cercare le cause di un problema, attenzione alla qualità e disponibilità a chiedere supporto quando serve.
- Capacità di spiegare il proprio lavoro e collaborare anche con interlocutori non tecnici.
Competenze che costituiscono un plus
Esperienza con Databricks, Spark/PySpark, Delta Lake o servizi dati Azure; familiarità con orchestrazione e monitoraggio delle pipeline, test sui dati e strumenti di business intelligence.
Non è necessario conoscere già tutto il nostro stack. Ci interessa che tu abbia basi solide e sappia raccontare ciò che hai effettivamente costruito, come lo hai verificato e quali problemi hai affrontato.
Perché questo ruolo
Prima di tutto perché imparerai moltissimo, garantito. Inoltre, lavorerai su una piattaforma che collega dati operativi e aziendali a esigenze concrete del trasporto pubblico: affidabilità del servizio, conoscenza dei clienti, gestione della flotta e supporto alle persone. Potrai seguire il percorso del dato dalla sorgente al suo utilizzo e sviluppare competenze tecniche attraverso il confronto con il team e i partner di progetto. Imparerai moltissimo, garantito.
Ti riconosci?
Insieme al CV, raccontaci brevemente una pipeline o un’integrazione su cui hai lavorato: quali dati trattava, quale parte hai sviluppato personalmente e un problema che hai contribuito a risolvere. Non occorre condividere codice o informazioni riservate.
Sede e modalità di lavoro: Milano
Inquadramento e fascia retributiva: 30-35k euro
Cerchiamo un Data Engineer con 1–2 anni di esperienza maturata sul campo, che voglia crescere lavorando su dati reali, problemi concreti e soluzioni utilizzate dalle persone.
Il ruolo
Entrerai nel team Digital, Innovation & AI e contribuirai allo sviluppo e all’evoluzione della nostra piattaforma dati, basata su Databricks in contesto Azure. Collaborerai con colleghi tecnici, funzioni aziendali e partner esterni per trasformare dati provenienti da sistemi diversi in informazioni affidabili e riutilizzabili.
Di cosa ti occuperai
- Sviluppare e mantenere pipeline di acquisizione e trasformazione dei dati.
- Integrare dati provenienti da database, API e file, gestendo differenze di formato, qualità e frequenza di aggiornamento.
- Costruire e aggiornare tabelle e modelli dati a supporto di analisi, report, applicazioni e casi d’uso AI.
- Implementare controlli sulla qualità dei dati e sul funzionamento delle pipeline, individuando anomalie e contribuendo alla loro risoluzione.
- Scrivere codice leggibile, versionato e documentato, partecipando alle revisioni tecniche.
- Confrontarti con chi utilizza i dati per comprenderne il significato e verificare che le soluzioni rispondano alle esigenze operative.
Che cosa cerchiamo
- 1–2 anni di esperienza professionale nel data engineering, in azienda o in consulenza, con un contributo diretto a pipeline o integrazioni utilizzate in contesti reali.
- Buona conoscenza di SQL: join, aggregazioni,
funzioni analitiche e capacità di verificare la correttezza dei risultati.
- Conoscenza pratica di Python per elaborare dati e interagire con API e database.
- Familiarità con processi ETL/ELT, database relazionali e principi di modellazione dei dati.
- Esperienza nell’utilizzo di Git.
- Metodo nel cercare le cause di un problema, attenzione alla qualità e disponibilità a chiedere supporto quando serve.
- Capacità di spiegare il proprio lavoro e collaborare anche con interlocutori non tecnici.
Competenze che costituiscono un plus
Esperienza con Databricks, Spark/PySpark, Delta Lake o servizi dati Azure; familiarità con orchestrazione e monitoraggio delle pipeline, test sui dati e strumenti di business intelligence.
Non è necessario conoscere già tutto il nostro stack. Ci interessa che tu abbia basi solide e sappia raccontare ciò che hai effettivamente costruito, come lo hai verificato e quali problemi hai affrontato.
Perché questo ruolo
Prima di tutto perché imparerai moltissimo, garantito. Inoltre, lavorerai su una piattaforma che collega dati operativi e aziendali a esigenze concrete del trasporto pubblico: affidabilità del servizio, conoscenza dei clienti, gestione della flotta e supporto alle persone. Potrai seguire il percorso del dato dalla sorgente al suo utilizzo e sviluppare competenze tecniche attraverso il confronto con il team e i partner di progetto. Imparerai moltissimo, garantito.
Ti riconosci?
Insieme al CV, raccontaci brevemente una pipeline o un’integrazione su cui hai lavorato: quali dati trattava, quale parte hai sviluppato personalmente e un problema che hai contribuito a risolvere. Non occorre condividere codice o informazioni riservate.
Sede e modalità di lavoro: Milano
Inquadramento e fascia retributiva: 30-35k euro