Cloud Data Engineer | Digital Pills

• Modalità di lavoro: ibrida, sede a Torino (centro città), circa 8 giornate al mese in ufficio gestite con flessibilità
• Key tech

skills:
Python, SQL avanzato, pipeline ETL/ELT, solution design, GCP, Azure o AWS, IAM e networking, Cloud Run/Functions, data warehouse, AI tools per lo sviluppo
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Esperienza:
almeno 3 anni come software engineer o data engineer, con esperienza già consolidata sul campo
• RAL: 32.000
- 42.000 € + bonus annuale + welfare Sull'azienda Welyk sta selezionando per conto di Digital Pills, società di consulenza specializzata esclusivamente in ambito dati, con sede a Torino e circa 30 persone in organico. L'azienda copre l'intera filiera del dato: data strategy, data engineering, analytics engineering, BI e data science, e negli ultimi due anni ha rafforzato in modo significativo l'area AI. Lavora con clienti internazionali di grandi dimensioni (tra gli altri HelloFresh, Airalo, Last Minute) e con brand enterprise italiani, ed è impegnata in un percorso di espansione internazionale. Dedica inoltre una parte significativa della propria attività al terzo settore, con progetti anche pro bono per realtà come AIRC e Save the Children. Digital Pills ha da poco ricevuto un investimento da RIF-T, veicolo controllato da Equiter e finanziato da Fondazione Compagnia di San Paolo, a sostegno della propria fase di scale-up e dell'evoluzione verso un modello basato su acceleratori e prodotti proprietari. La persona entrerà nel team delivery, dove i progetti sono organizzati in piccoli team dinamici: sui progetti piccoli e medi lavora in autonomia come referente tecnico, sui progetti più grandi all'interno di team strutturati, insieme all'account che cura la relazione con il cliente. Un ruolo in cui data engineering, cloud engineering e software engineering si intrecciano, in contesti tecnologici eterogenei e in continua evoluzione. Cosa farai
• Sarai il referente tecnico dei progetti piccoli e medi: li seguirai in autonomia, dalla progettazione della soluzione fino al rilascio in produzione
• Sui progetti più grandi e trasversali lavorerai in team di progetto strutturati, affiancato da figure senior per garantire l'allineamento con l'architettura complessiva e le best practice aziendali, e insieme all'account che gestisce il rapporto con il cliente
• Progetterai e realizzerai pipeline e piattaforme dati cloud-native su GCP, Azure e AWS, con un focus su ETL/ELT robusti e integrazioni dati efficienti
• Progetterai e gestirai infrastrutture cloud: networking, IAM, servizi, monitoring
• Svilupperai connettori e servizi backend leggeri in Python
• Lavorerai su progetti avanzati: integrazioni tra sistemi complessi, replica e sincronizzazione dei dati, piattaforme ETL prodottizzate e servizi basati su AI, come sistemi RAG, architetture in stile Copilot, MCP server e integrazioni con LLM API Requisiti tecnici
• Almeno 3 anni di esperienza come software engineer o data engineer: non è una posizione junior, serve una persona già operativa in autonomia
• Solide basi di software engineering e capacità di disegnare la soluzione, non solo di implementarla
• Esperienza di progetti seguiti end-to-end, dalla progettazione al rilascio
• SQL avanzato e data modelling, esperienza nella costruzione e gestione di pipeline ETL/ELT, buona conoscenza di data warehouse e database transazionali
• Python solido per pipeline dati, connettori e servizi backend leggeri, Git, code review e sviluppo collaborativo, codice pulito, testabile e manutenibile
• Esperienza hands-on con almeno un cloud provider (GCP, Azure o AWS, senza preferenze): IAM e service account, networking e concetti VPC, Cloud Run, Functions e VM, monitoring e logging
• Utilizzo di AI tools (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot o simili) per attività di implementazione, design o analisi
• Laurea magistrale in Ingegneria Informatica, Informatica o esperienza pratica equivalente
• Italiano fluente e inglese di livello professionale Nice to have
• Esperienza nella progettazione e integrazione di servizi AI via API (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI), inclusi sistemi RAG, architetture in stile Copilot e MCP server, con gestione di autenticazione, rate limit, latenza ed error handling
• MLOps: deploy di modelli di machine learning in cloud e integrazione tra pipeline dati e modelli
• Analytics engineering: esperienza con dati di piattaforme di marketing e advertising (Google Analytics, Google Ads, Meta Ads o simili), dalla trasformazione dei dati grezzi ai modelli per analytics e attribution
• Esperienza in startup o in realtà tech di piccole dimensioni Sei la persona ideale se Hai basi informatiche solide e ti piace muoverti tra dati, cloud e software senza chiuderti in un solo livello tecnico. Sei abituato a occuparti di un progetto nella sua interezza, non solo di un pezzo: ti trovi bene in contesti agili, magari in startup o in team piccoli, dove i ruoli non sono rigidamente divisi e ognuno porta il proprio progetto fino in fondo. Davanti a un problema ti viene naturale ragionare sull'architettura prima di scrivere codice, e sai spiegare le tue scelte. Usi gli strumenti di AI come leva per lavorare in modo più rapido e autonomo, con spirito critico. Impari velocemente e affronti le cose con un approccio orientato alla soluzione. Sai farti riconoscere come punto di riferimento tecnico, sia dal team sia dai clienti. Cosa offre l'azienda
• RAL 32.000
- 42.000 € in base all'esperienza, bonus annuale
• Welfare aziendale di 2.500 €/anno e buoni pasto da 8 € al giorno
• CCNL Metalmeccanico Industria, retribuzione su 13 mensilità
• Modalità ibrida, con presenza a Torino (centro città) circa 8 giorni al mese, gestiti con flessibilità
• Il 20% del tempo dedicato a formazione e R&D, con giornate dedicate alla formazione individuale e momenti di confronto nella community of practice
• Autonomia e responsabilità reali fin da subito, con progetti eterogenei per clienti di grandi dimensioni in Italia e all'estero, anche su servizi AI di nuova generazione L'annuncio è rivolto a candidati di entrambi i sessi, nel rispetto del D.lgs. 198/2006 e s.m.i., e a persone di ogni età, nazionalità, orientamento sessuale, identità di genere e appartenenza etnica, nel rispetto dei principi di non discriminazione e pari opportunità.