Data Engineer

Ricerca di un Data Engineer con esperienza su Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, Airflow e Python per progettare e sviluppare pipeline dati scalabili, workflow di orchestrazione, modelli dati e garantire la qualità dei dati.

Si ricerca un Data Engineer per realtà farmaceutica che contribuirà all'evoluzione delle piattaforme dati, supportando integrazione, data management, analytics e AI. La figura lavorerà su pipeline dati moderne, integrando fonti eterogenee.

Ricerca di un Data Engineer esperto nella progettazione, sviluppo e manutenzione di pipeline dati scalabili su Google Cloud Platform, con competenze avanzate in BigQuery, Airflow, Cloud Composer, Dataplex, SQL e Python.

Ricerca di un Senior Data Engineer esperto nella progettazione di architetture data-driven su cloud, responsabile della creazione e manutenzione di data pipeline, modellazione dati, processi ETL/ELT e ottimizzazione performance.

Ricerca di un Big Data Specialist - Technical Leader per la divisione IT Consulting. La figura gestirà progetti Big Data, coordinando team, gestendo integrazioni e contribuendo all'evoluzione del sistema Big Data, definendo standard e architetture.

Ricerca di un Big Data Specialist - Technical Leader per la divisione DWIT di e Glue. La figura gestirà progetti Big Data, coordinando team e lavorando su piattaforme di integrazione, contribuendo all'evoluzione del sistema e garantendo scalabilità e sicurezza.

Risorse S.P.A., realtà specializzata nella Ricerca e Selezione di personale, per importante società di consulenza informatica, ricerca:Data Engineer - Categorie Protette L. 68/99 La risorsa si occuperà di progettare e gestire i flussi e i modelli di dati a supporto delle analisi dei clienti, nel dettaglio: Progettazione e manutenzione di pipeline di dati...

Ricerca di un Ingegnere Elettrico Senior per una società di ingegneria a Milano. La figura gestirà commesse per data center, coordinando team di progettazione e interfacciandosi con la committenza.

Seeking a Data Engineer to design data pipelines, ensure data accuracy and scalability, develop data products and tooling, support decision-making, and use AI for insights and acceleration.