Data Engineer – Cloud
Chi è Sopra Steria
Sopra Steria - fra i maggiori player tecnologici in Europa, con ** dipendenti in circa 30 paesi - è riconosciuta per i suoi servizi di consulenza, per i suoi servizi digitali e per le sue soluzioni IT.
Sopra Steria supporta i propri clienti nel loro percorso di trasformazione digitale, garantendo loro benefici concreti e sostenibili.
Nel **, il Gruppo ha registrato un fatturato di 5,6 miliardi di euro.
Con circa * persone e un fatturato ** di €107,35 milioni, Sopra Steria opera sul mercato italiano attraverso le sue sedi di Assago (MI), Roma, Collecchio (PR), Padova, Ariano Irpino (AV) e Pozzuoli (NA).
The world is how we shape it
Sopra Steria (SOP) è quotata su Euronext Paris (Comparto A) – ISIN: FR .
Scopri di più su
Data Engineer – Cloud & AI Solutions
IL TUO RUOLO:
Entrerai a far parte del team
Data Analytics & AI
, contribuendo alla progettazione, realizzazione ed evoluzione di architetture dati moderne in ambienti cloud.
Sarai coinvolto/a in iniziative di trasformazione digitale, migrazione e valorizzazione dei dati, lavorando a stretto contatto con Data Engineer, Data Scientist e specialisti AI.
In particolare ti occuperai di:
Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT scalabili, affidabili e sicure su piattaforme
Google Cloud Platform (GCP)
e
AWS
.
Implementare processi di acquisizione, integrazione ed elaborazione dei dati sia in modalità
batch
sia
real-time streaming
.
Gestire e ottimizzare ecosistemi di
Data Warehouse
,
Data Lake
e moderne piattaforme Lakehouse, con particolare riferimento a
BigQuery
,
Amazon Redshift
,
Amazon Athena
e, preferibilmente,
Databricks
.
Collaborare con i team di Data Science e Artificial Intelligence per integrare modelli di Machine Learning e supportare soluzioni basate su
Generative AI
e
sistemi agentici
.
Garantire qualità, sicurezza e compliance del dato lungo tutto il ciclo di vita, applicando le migliori pratiche di governance e protezione delle informazioni.
Automatizzare deployment e processi operativi attraverso strumenti di
Infrastructure as Code
, monitoraggio e pipeline
CI/CD
.
Partecipare attivamente all'evoluzione delle architetture cloud e delle piattaforme dati dei nostri clienti.
IL TUO PROFILO:
Cerchiamo una persona curiosa, orientata all'innovazione e appassionata al mondo dei dati e delle nuove tecnologie.
Hai:
Una laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline affini.
Da
2 a 3 anni di esperienza
come Data Engineer in contesti aziendali strutturati o di consulenza.
Una buona capacità di lavorare in autonomia, gestendo attività progettuali nel rispetto delle scadenze.
Un approccio analitico e orientato al problem solving.
Ottime capacità relazionali e predisposizione a collaborare in team multidisciplinari e multiculturali.
Interesse verso le tecnologie emergenti e una robusto motivazione ad approfondire gli sviluppi nell'ambito
AI, GenAI e Agentic AI
.
Una buona conoscenza della lingua inglese.
Costituisce titolo preferenziale la conoscenza di piattaforme di data engineering e analytics moderne quali
Databricks
.
LE TUE COMPETENZE:
Requisiti fondamentali
Esperienza su
Google Cloud Platform (GCP)
con particolare riferimento a:
BigQuery
Cloud Storage
Cloud Dataflow
Cloud Pub/Sub
Cloud Composer
Esperienza su
AWS
, in particolare:
Amazon S3
AWS Glue
Amazon Athena
AWS Lambda
Amazon Redshift
Ottima conoscenza di
SQL
.
Buona padronanza di almeno uno dei seguenti linguaggi di programmazione:
Python (preferenziale)
Go
Node.js
C/C++
Esperienza con strumenti di orchestrazione dei workflow, come
Apache Airflow
o
Cloud Composer
.
Conoscenza di
Git
, versionamento del codice e pipeline
CI/CD
.
Costituiscono un plus
Conoscenza o esperienza nell'utilizzo della piattaforma
Databricks
per lo sviluppo di pipeline dati, elaborazioni distribuite e gestione di architetture Lakehouse.
Familiarità con
Apache Spark
e con i principali pattern di Data Engineering in ambienti cloud.
Conoscenza dei paradigmi e delle tecnologie di
Generative AI
, inclusi:
Large Language Models (LLM)
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Vector Database
Esperienza con framework per lo sviluppo di applicazioni agentiche e orchestrazione di LLM, come:
LangChain
LlamaIndex
CrewAI
AutoGen
Esperienza in progetti di migrazione dati complessi, integrazioni multi-cloud o modernizzazione di sistemi legacy.
Conoscenza delle tematiche di sicurezza del dato, crittografia e processi di re-encryption.
Esperienza con strumenti di
Infrastructure as Code
, come
Sopra Steria - fra i maggiori player tecnologici in Europa, con ** dipendenti in circa 30 paesi - è riconosciuta per i suoi servizi di consulenza, per i suoi servizi digitali e per le sue soluzioni IT.
Sopra Steria supporta i propri clienti nel loro percorso di trasformazione digitale, garantendo loro benefici concreti e sostenibili.
Nel **, il Gruppo ha registrato un fatturato di 5,6 miliardi di euro.
Con circa * persone e un fatturato ** di €107,35 milioni, Sopra Steria opera sul mercato italiano attraverso le sue sedi di Assago (MI), Roma, Collecchio (PR), Padova, Ariano Irpino (AV) e Pozzuoli (NA).
The world is how we shape it
Sopra Steria (SOP) è quotata su Euronext Paris (Comparto A) – ISIN: FR .
Scopri di più su
Data Engineer – Cloud & AI Solutions
IL TUO RUOLO:
Entrerai a far parte del team
Data Analytics & AI
, contribuendo alla progettazione, realizzazione ed evoluzione di architetture dati moderne in ambienti cloud.
Sarai coinvolto/a in iniziative di trasformazione digitale, migrazione e valorizzazione dei dati, lavorando a stretto contatto con Data Engineer, Data Scientist e specialisti AI.
In particolare ti occuperai di:
Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT scalabili, affidabili e sicure su piattaforme
Google Cloud Platform (GCP)
e
AWS
.
Implementare processi di acquisizione, integrazione ed elaborazione dei dati sia in modalità
batch
sia
real-time streaming
.
Gestire e ottimizzare ecosistemi di
Data Warehouse
,
Data Lake
e moderne piattaforme Lakehouse, con particolare riferimento a
BigQuery
,
Amazon Redshift
,
Amazon Athena
e, preferibilmente,
Databricks
.
Collaborare con i team di Data Science e Artificial Intelligence per integrare modelli di Machine Learning e supportare soluzioni basate su
Generative AI
e
sistemi agentici
.
Garantire qualità, sicurezza e compliance del dato lungo tutto il ciclo di vita, applicando le migliori pratiche di governance e protezione delle informazioni.
Automatizzare deployment e processi operativi attraverso strumenti di
Infrastructure as Code
, monitoraggio e pipeline
CI/CD
.
Partecipare attivamente all'evoluzione delle architetture cloud e delle piattaforme dati dei nostri clienti.
IL TUO PROFILO:
Cerchiamo una persona curiosa, orientata all'innovazione e appassionata al mondo dei dati e delle nuove tecnologie.
Hai:
Una laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Fisica o discipline affini.
Da
2 a 3 anni di esperienza
come Data Engineer in contesti aziendali strutturati o di consulenza.
Una buona capacità di lavorare in autonomia, gestendo attività progettuali nel rispetto delle scadenze.
Un approccio analitico e orientato al problem solving.
Ottime capacità relazionali e predisposizione a collaborare in team multidisciplinari e multiculturali.
Interesse verso le tecnologie emergenti e una robusto motivazione ad approfondire gli sviluppi nell'ambito
AI, GenAI e Agentic AI
.
Una buona conoscenza della lingua inglese.
Costituisce titolo preferenziale la conoscenza di piattaforme di data engineering e analytics moderne quali
Databricks
.
LE TUE COMPETENZE:
Requisiti fondamentali
Esperienza su
Google Cloud Platform (GCP)
con particolare riferimento a:
BigQuery
Cloud Storage
Cloud Dataflow
Cloud Pub/Sub
Cloud Composer
Esperienza su
AWS
, in particolare:
Amazon S3
AWS Glue
Amazon Athena
AWS Lambda
Amazon Redshift
Ottima conoscenza di
SQL
.
Buona padronanza di almeno uno dei seguenti linguaggi di programmazione:
Python (preferenziale)
Go
Node.js
C/C++
Esperienza con strumenti di orchestrazione dei workflow, come
Apache Airflow
o
Cloud Composer
.
Conoscenza di
Git
, versionamento del codice e pipeline
CI/CD
.
Costituiscono un plus
Conoscenza o esperienza nell'utilizzo della piattaforma
Databricks
per lo sviluppo di pipeline dati, elaborazioni distribuite e gestione di architetture Lakehouse.
Familiarità con
Apache Spark
e con i principali pattern di Data Engineering in ambienti cloud.
Conoscenza dei paradigmi e delle tecnologie di
Generative AI
, inclusi:
Large Language Models (LLM)
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Vector Database
Esperienza con framework per lo sviluppo di applicazioni agentiche e orchestrazione di LLM, come:
LangChain
LlamaIndex
CrewAI
AutoGen
Esperienza in progetti di migrazione dati complessi, integrazioni multi-cloud o modernizzazione di sistemi legacy.
Conoscenza delle tematiche di sicurezza del dato, crittografia e processi di re-encryption.
Esperienza con strumenti di
Infrastructure as Code
, come