Python Developer

Descrizione del lavoro

Stiamo cercando un Python developer / ETL specialist / Data Engineer per accrescere il nostro team specializzato nella consulenza 4.0. Il tuo ruolo sarà quello di partecipare attivamente al design e allo sviluppo di software centrati su task inerenti all’Intelligenza Artificiale specificatamente mediante concettualizzazione, prototipazione, implementazione e testing di data pipelines da fonti disparate e provenienti dai più svariati domini (pharma, law, finance, insurance, etc.).

Si richiede la presenza sul posto, con possibilità future di lavoro ibrido.

Responsabilità:

• Design, sviluppo e manutenzione di pipeline di ETL/Data engineering (estrazione da multiple fonti, consolidamento, pulizia, trasformazione, caricamento in database) on premise e in cloud;
• Integrazione delle suddette componenti all’interno di un software più ampio;
• Esecuzione di analisi preliminare dei dati (determinazione livello di pulizia, fattibilità di ipotetiche aggregazioni, etc.);
• Esecuzione di analisi dati per prevenire/risolvere anomalie nel funzionamento delle pipeline;
• Aggiornamento circa i rilevanti tool presenti sul mercato e valutazione della necessità/convenienza della loro integrazione nel progetto;
• Debugging del codice prodotto e strutturazione dello stesso per il deploy;
• Redazione di relazioni tecniche dettagliate e comunicazione in report dei risultati intermedi di progetto.

Requisiti:

• Laurea/Laurea Magistrale in Informatica o Ingegneria informatica;
• Esperienza dimostrabile in progetti di Data Engineering e Sviluppo Software data-driven di medio-alta complessità;
• Conoscenza approfondita di Python (OOP, funzionale, strutture dati e algoritmi) e delle relative librerie e framework;
• Conoscenza approfondita del linguaggio SQL ed esperienza nella scrittura e nell'ottimizzazione di query;
• Esperienza con database non relazionali;
• Esperienza di deploy in ambiente cloud, preferibilmente AWS;
• Capacità di lavorare propositivamente in gruppo;
• Capacità di aggiornamento e studio di tool/tecnologie sul mercato.

Requisiti aggiuntivi (PLUS):

• Familiarità con input e output tipici dei modelli di Machine Learning e con l'attività di Feature Engineering;
• Conoscenza dei principi di Data analytics;
• Esperienza con Hadoop e Spark;
• Esperienza con Docker e Kubernetes;
• Esperienza con Databricks e/o Snowflake e/o AWS RedShift;
• Esperienza con Airflow o altri tool di orchestrazione;
• Conoscenza delle best practices di DevOps / DataOps;
• Conoscenza approfondita di Git.

Contratto di lavoro: Tempo pieno

• Buoni pasto
• Computer aziendale

Disponibilità:

• Dal lunedì al venerdì