Data Engineering

4 giorni fa


Milano, Lombardia, Italia JUMPIT A tempo pieno

Azienda

Jumpit S.r.l

Posizione

Data Engineering & Data Integration

Data udate

10/12/2025

Luogo lavoro

Milano / Torino

Impegno

Full-time

Compenso lordo

Da concordare

Posti disponibili

1

Contratto lavoro

Indeterminato

Descrizione offerta di lavoro

Unisciti a JUMPIT: Innovazione, Persone e Crescita nel Cuore della Digital Transformation

Jumpit è oggi una realtà affermata nel panorama della trasformazione digitale. Con una storica esperienza in ambito SAP, maturata grazie a progetti complessi per grandi aziende, principalmente nel settore Manufacturing, Utilities, Servizi, Food & Beverage.

La nostra mission è chiara: non solo abbracciare il cambiamento tecnologico, ma guidarlo, creando soluzioni all'avanguardia che plasmino il futuro digitale. In JUMPIT, crediamo fortemente nel mettere le persone al centro di ogni nostra iniziativa. Le persone sono il cuore pulsante della nostra azienda; il loro benessere, la loro crescita e il loro sviluppo sono la nostra priorità. Ci impegniamo a condividere le strategie aziendali con trasparenza e a fornire formazione e supporto a ogni livello, garantendo che ogni membro del team sia equipaggiato per eccellere e innovare. Stiamo cercando persone che condividano la nostra visione, che siano guidati dalla passione per la tecnologia e che desiderino essere protagonisti nella costruzione di un futuro digitale più luminoso. Se sei pronto a far parte di una squadra che valorizza il talento, incoraggia la crescita personale e professionale e lavora in prima linea nel settore della digital transformation, JUMPIT è il posto giusto per te.

Posizione Aperta: Data Engineering & Data Integration

Sede: Milano/Torino - Ibrido

Descrizione del Ruolo: Siamo alla ricerca di un professionista tecnico con esperienza consolidata nella gestione, normalizzazione e integrazione di dati complessi, da inserire in progetti strategici per un nostro importante cliente operante come broker assicurativo. La persona scelta entrerà in un contesto enterprise data-driven, lavorando sia su Data Warehouse sia su Data Lake, gestendo flussi provenienti da sistemi legacy e piattaforme moderne, con dati che arrivano da diversi paesi, società e sistemi IT.

Cosa offriamo:

  • Inserimento immediato in una Tech Community giovane e dinamica.
  • JUMPIT LEARNING HUB, con corsi di aggiornamento e formazione.

Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03. I curricula dovranno pervenire completi di dicitura che autorizza il trattamento dei propri dati: "Si autorizza al trattamento dei dati personali ai sensi del D. Lgs. 196/2003.

Competenze richieste

Responsabilità principali:

  • Progettazione ed esecuzione di processi di data normalization e standardizzazione
  • Analisi semantica del dato in contesti assicurativi (polizze, premi, sinistri, anagrafiche, intermediazione)
  • Integrazione dati da fonti eterogenee (sistemi assicurativi, report manuali/automatici, file, flussi internazionali)
  • Definizione di regole di data quality, deduplica e riconciliazione
  • Progettazione dei flussi di integrazione tra Data Lake e Data Warehouse
  • Integrazione dei dati all'interno di piattaforme come Appian (Record Types, Data Fabric, Process Models, integrazioni REST/SOAP)

Requisiti:

  • Esperienza comprovata in Data Engineering / Data Integration
  • SQL avanzato
  • Esperienza con processi ETL/ELT
  • Capacità di gestire dati strutturati, semi-strutturati e destrutturati

Nice To Have:

  • Esperienza con Talend, Informatica, Azure Data Factory, dbt, Airflow
  • Competenza nello sviluppo in Python
  • Esperienza in ambienti Finance/Insurance
  • Conoscenze di data governance, data lineage e data catalog

Il presente annuncio è rivolto a entrambi i sessi, ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91, e a persone di tutte le età e tutte le nazionalità, ai sensi dei decreti legislativi 215/03 e 216/03.



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