Data Engineer Middle

Chi siamo

Di seguito troverà tutto ciò che deve sapere su questa opportunità e sui requisiti richiesti ai candidati.

NEXT Industries è un’azienda tecnologica italiana che opera attraverso due divisioni complementari:

IT Consulting, dedicata alla consulenza specialistica e allo sviluppo di soluzioni software per aziende e partner attivi in diversi settori;

Physical AI, focalizzata su intelligenza artificiale applicata a dispositivi, sensori, robot e sistemi industriali connessi.

Uniamo competenze software, dati, cloud, IoT e intelligenza artificiale per accompagnare i nostri clienti nei loro percorsi di innovazione e trasformazione digitale.

Descrizione dell’offerta

Per il potenziamento della divisione IT Consulting e l’inserimento su diversi progetti presso importanti clienti, siamo alla ricerca di un/una Data Engineer Middle.

La risorsa sarà inserita all’interno di team tecnici strutturati e si occuperà della progettazione, realizzazione e gestione di soluzioni per la raccolta, l’elaborazione e l’integrazione dei dati.

In particolare, si occuperà di:

• 
  
• progettare, sviluppare e mantenere pipeline ETL ed ELT;
  
• acquisire e integrare dati provenienti da fonti eterogenee;
  
• effettuare operazioni di trasformazione, normalizzazione e controllo della qualità dei dati;
  
• progettare e gestire Data Warehouse, Data Lake e altre piattaforme dati;
  
• sviluppare processi batch e, quando richiesto, flussi di elaborazione in tempo reale;
  
• ottimizzare query, procedure e processi di elaborazione;
  
• implementare controlli di qualità, tracciabilità e monitoraggio dei dati;
  
• integrare database, API, applicazioni e servizi cloud;
  
• collaborare con Data Analyst, Data Scientist, sviluppatori e referenti di business;
  
• supportare la preparazione dei dati destinati ad attività di reporting, Business Intelligence e Machine Learning;
  
• analizzare e risolvere anomalie relative a pipeline e piattaforme dati;
  
• contribuire alla documentazione tecnica e al miglioramento continuo delle architetture.
  

La sede e la modalità di lavoro, in presenza, ibrida o da remoto, saranno definite in base alle caratteristiche del progetto e alle esigenze del cliente.

Il/la candidato/a ideale possiede:

• 
  
• almeno 3 anni di esperienza nel ruolo di Data Engineer o in posizioni analoghe;
  
• ottima conoscenza di SQL;
  
• esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT;
  
• buona conoscenza di Python per la manipolazione e l’elaborazione dei dati;
  
• esperienza con database relazionali, come PostgreSQL, MySQL, Oracle o SQL Server;
  
• conoscenza dei principi di modellazione dei dati;
  
• esperienza con Data Warehouse, Data Lake o architetture Lakehouse;
  
• conoscenza di almeno una piattaforma cloud tra Microsoft Azure, AWS o Google Cloud Platform;
  
• esperienza con sistemi di versionamento, preferibilmente Git;
  
• conoscenza dei principi di data quality, data governance e sicurezza del dato;
  
• capacità di analisi, troubleshooting e ottimizzazione delle prestazioni;
  
• conoscenza del ciclo di vita del software e delle metodologie Agile;
  
• buona conoscenza della lingua inglese, almeno per la lettura della documentazione tecnica.
  
• Saranno considerate un plus:
  
• esperienza con Apache Spark, Databricks o PySpark;
  
• conoscenza di strumenti di orchestrazione come Apache Airflow, Azure Data Factory o AWS Glue;
  
• esperienza con tecnologie di streaming e messaggistica, come Apache Kafka;
  
• conoscenza di database NoSQL;
  
• esperienza con Docker e Kubernetes;
  
• conoscenza di strumenti Infrastructure as Code e pipeline CI/CD;
  
• familiarità con strumenti di Business Intelligence, come Power BI, Tableau o Qlik;
  
• esperienza nella preparazione di dati per modelli di Machine Learning e applicazioni di Intelligenza Artificiale;
  
• conoscenza di architetture IoT e gestione di dati provenienti da sensori e dispositivi connessi;
  
• certificazioni in ambito Cloud, Data Engineering o Data Platform.
  

Completano il profilo capacità di problem solving, precisione, autonomia operativa, orientamento alla qualità del dato e predisposizione alla collaborazione con team tecnici e interlocutori di business. xysqume

L’inquadramento e il trattamento economico saranno valutati sulla base dell’esperienza e delle competenze effettivamente maturate.