Data Engineer

REVO Insrance è una compagnia di assicurazione 'start up' nata nel ****, quotata sul mercato Euronext STAR Milan.E' attiva nei rami danni con particolare riguardo ai rischi speciali , ai rischi parametrici e alle polizze catastrofali, con un focus sulle PMI.In REVO tecnologia, esperienza e capacità di vedere possibilità dove gli altri vedono solo limiti sono le chiavi per portare l'assicurazione tradizionale nel futuro.Come Data Engineer verrai inserito all'interno del team di Data Engineering & Governance, in stretta collaborazione con il team di Data Science/AI & Analytics e tutte le aree di business di REVO.La posizione è disponibile presso le sedi di Milano o Verona e prevede trasferte pianificate tra i due uffici.Farai parte di un team competente e ambizioso, ricco di energia e voglia di innovare, dedicato alla progettazione e allo sviluppo della Data Platform di REVO: un datalake ibrido, interamente on-cloud, utilizzato quotidianamente per supportare e automatizzare i processi operativi chiave, garantendo dati di qualità e con un chiaro contesto di business lungo tutto il ciclo di vita.Ci piace lavorare con i dati ed estrarne valore.Collaborazione, umiltà, voglia di crescere sono le caratteristiche alla base del nostro lavoro.L' ambiente di lavoro IT è giovane e accogliente, i sistemi sono nuovi e in continua crescita; la Data Platform si sta sviluppando per supportare le funzionalità AI.Ogni contributo è valorizzato, la capacità sono riconosciute.ProfessionalitàSiamo alla ricerca di brillanti laureati discipline STEM con esperienza di almeno due anni nell'uso di basi dati relazionali e no-SQL e nella progettazione, sviluppo ed esercizio di software back-end.Il candidato ideale possiede una discreta esperienza maturata nella creazione e sviluppo di pipeline complesse, preferibilmente on-cloud, ed è in grado di operare con elevata autonomia rapportandosi in maniera collaborativa sia all'interno del team di sviluppo.Aree di responsabilitàSviluppare pipelines (ETL) in SQL, Python e Spark per Data Platform ( Databricks su AWS, Kubernetes).Monitorare e garantire l'efficienza dei processi in esecuzione su Data Platform (Databricks su AWS, Kubernetes).Partecipare alla progettazione del Data Model e della Data Platform.Supportare gli utenti di Business nell'uso dei dati e nei loro sviluppi.Ottima conoscenza di SQL e dei principi di progettazione e sviluppo di database relazionali (es. PostgreSQL, MS SQL, Oracle).Ottima conoscenza di Apache Spark e PySpark.Buona esperienza con Python e le principali librerie per ETL e data processing.Familiarità con Git e con metodologie DataOps/DevOps, incluse pipeline CI/CD.Esperienza di base con almeno un ambiente Cloud (es. AWS, GCP o Azure).esperienza di lavoro di almeno 2 anni in un ruolo simile.Preferenziali:Conoscenza della piattaforma Databricks.Esperienza con AWS e i principali servizi per la gestione di pipeline dati (es. S3, Glue, Lambda, ECR, Athena, EC2).Familiarità con Docker e ambienti containerizzati.Conoscenza di linguaggi procedurali per RDBMS (es. PL/SQL, PL/pgSQL).Esperienza con strumenti di orchestrazione di pipeline dati (es. Airflow, Prefect Cloud).Caratteristiche personaliLingua italiana parlata a livello B2Possibilità di lavorare a Milano in sede in zona Lotto o Verona, disponibilità a trasferte pianificate tra le sedi.Spiccato spirito analitico e orientamento al risultato.Forte senso di responsabilità, capacità di organizzazione ed efficiente gestione delle priorità.Approccio dinamico e proattivo, con curiosità e apertura verso nuove tecnologie e metodologie di lavoro.Ottima attitudine al problem solving e alla collaborazione in team.Eccellenti abilità comunicative e relazionali, con capacità di interagire efficacemente con colleghi e stakeholder aziendali.Il presente annuncio si rivolge a candidati di entrambi i sessi ai sensi della legge (L.****** e D.Lgs n. *******, art 27).L'interessato è invitato a inviare la propria candidatura rilasciando specifico consenso al trattamento dei dati personali, ai sensi della nuova Normativa Europea sulla Privacy, conforme agli artt. 13 e 14 del GDPR (Regolamento (UE), 27 aprile ****, n.********).#J-*****-Ljbffr