Data Engineer

• Retribuzione: EUR 33,000 - EUR 40,000 - annuale

Descrizione dell'azienda

Chi è Sopra Steria

Sopra Steria - fra i maggiori player tecnologici in Europa, con 51.000 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 2025, il Gruppo ha registrato un fatturato di 5,6 miliardi di euro.

Con circa 1.200 persone e un fatturato 2025 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

Descrizione del lavoro

Se anche tu vuoi dare forma al futuro con noi lavorando su importanti progetti per prestigiosi brand e ti riconosci nel profilo che stiamo cercando, accetta la sfida e candidati Stiamo cercando:

Data Engineer – Cloud & AI Solutions

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.

Cerchiamo una persona curiosa, orientata all'innovazione e appassionata al mondo dei dati e delle nuove tecnologie.

• 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 forte 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 .

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.