Il Gruppo Lynx è specializzato nella progettazione e realizzazione di soluzioni software presente in Italia, Spagna e America Latina con oltre ***** risorse ed è da anni partner di primarie realtà internazionali in molti settori di mercato, fra i quali Finance, Energy e Insurance.
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I contesti che ci vedono protagonisti sul mercato sono caratterizzati da una forte componente innovativa, come ad esempio l'uso di metodologie quali DevOps, Agile e tecnologie Microservizi, front-end web innovativi, Big Data, Machine Learning, Intelligenza Artificiale e Cyber Security.
Stiamo ricercando un Data Engineer, da inserire all'interno dei nostri team.
Lavorerà per implementare le piattaforme dati su cui poggia l'innovazione di Lynx.
La sua missione è progettare e mantenere infrastrutture Cloud e pipeline ETL resilienti, abilitando il lavoro dei Data Scientist attraverso la disponibilità di dati puliti, accessibili e governati.
Avrà la responsabilità di garantire che l'architettura dati sia scalabile, sicura, ottimizzato nei costi e pronta a supportare carichi di lavoro critici per l'analisi dati, l'AI Generativa e le moderne architetture Agentiche.
Responsabilità:
Enterprise Agentic Architectures: Progettare e implementare l'infrastruttura sottostante per Agenti AI e sistemi multi-agente, gestendo la persistenza dello stato (Memory), l'integrazione sicura con API aziendali (Tools) e l'orchestrazione scalabile dei flussi di ragionamento (es. LangGraph deployment) in ambienti di produzione.
Advanced ETL/ELT Pipeline Design: Progettare e sviluppare pipeline dati robuste e monitorate (Airflow, Step Functions, Glue), gestendo complessità come caricamenti incrementali, gestione degli errori (retry logic, dead letter queues) e idempotenza dei processi.
Big Data Processing & Optimization: Gestire volumi di dati significativi utilizzando framework distribuiti (Spark) o librerie ottimizzate (Polars) quando Pandas non è sufficiente, ottimizzando le performance attraverso tecniche di partizionamento e formato file (Parquet, ORC).
Database Optimization & Data Modeling: Progettare schemi dati analitici e data model (es. Star Schema) e ottimizzare query SQL complesse (uso di CTE, Window Functions, Indici) per garantire performance elevate su DB relazionali e analitici (es. Redshift, BigQuery).
Cloud Infrastructure & IaC: Gestire il provisioning e la manutenzione delle risorse Cloud (AWS/Azure) utilizzando Infrastructure as Code (Terraform o CDK), garantendo la gestione corretta dello state file, dei secret (non hardcoded) e la sicurezza tramite IAM roles.
Cloud Architecture & Data Lakes – Progettare, realizzare e gestire infrastrutture IT su piattaforme Cloud (es. AWS, Azure o GCP), creando e mantenendo Data Lake aziendali sicuri ed efficienti.
Performance & Cost Optimization – Monitorare costantemente le architetture cloud per ottimizzare le performance computazionali e controllare i costi dei servizi utilizzati.
Support for Advanced Analytics – Progettare infrastrutture capaci di supportare l'elevata complessità computazionale richiesta dai modelli di Machine Learning sviluppati dal team di Data Science.
Data Quality & Governance: Implementare controlli automatici di qualità del dato (schema validation, null checks) all'interno delle pipeline e garantire la tracciabilità (lineage) e il catalogo dei dati aziendali.
Ricerchiamo candidati con le seguenti caratteristiche:
Experience: 3+ anni di esperienza in Data Engineering o sviluppo Backend complesso.
Cloud Services (AWS/Azure): Esperienza pratica approfondita con i servizi core per i dati: Storage (S3/Blob), Compute (Lambda/Functions, EC2), Database e Orchestration (Glue/Data Factory).
Comprensione dei concetti di VPC e IAM.
Python & Engineering: Ottima conoscenza di Python o linguaggi equivalenti, non solo per scripting, ma con approccio ingegneristico (OOP, gestione eccezioni, generatori per efficienza memoria, Type Hinting).
Coding Standards: Ottima padronanza di linguaggi di scripting (come Python, Javascript, Go o Scala) per l'automazione e lo sviluppo.
Data Management: Competenze avanzate in SQL e nella gestione di database relazionali e non relazionali (NoSQL).
Distributed Computing: Familiarità con i concetti di elaborazione distribuita (Spark) e differenze rispetto all'elaborazione in-memory single-node (Pandas).
Problem Solving: Capacità di gestire ambienti eterogenei e integrare funzionalità personalizzate.
Tools: Utilizzo avanzato di Git (branching strategy, PR review) e conoscenza di Docker e Terraform.
Nice to have:
Esperienza tecnica su agenti basati su LLM, con focus sull'integrazione di tool di mercato, tecniche di prompting e gestione delle pipeline dati a supporto dell'AI Generativa.
Esperienza nella progettazione e realizzazione di architetture per l'utilizzo degli agenti AI in ambito enterprise
Capacità di operare con flessibilità su progetti e contesti eterogenei, cambiando focus verticale quando necessario, e propensione a individuare e testare nuovi indirizzi tecnologici.
Esperienza nello sviluppo di API e Backend per applicazioni web.
Esperienza nell'integrazione di sistemi legacy.
Background nell'amministrazione e ottimizzazione di sistemi Linux/Virtualizzazione.
Modalità di lavoro: ibrida.
E' prevista assunzione diretta con contratto a tempo indeterminato.
Inquadramento e retribuzione saranno commisurati alla seniority e alle effettive capacità del candidato.
Fra i benefit offerti sono annoverati accordi di smart working, welfare aziendale e assistenza sanitaria integrativa.
Gli interessati a questa posizione possono inviare il proprio CV all'indirizzo, dichiarando di concedere l'autorizzazione per il trattamento dei dati personali in base all'art.
13 del D.Lgs n.****** e all'art.
13 del GDPR (Regolamento UE ********) e riportando nell'oggetto il riferimento all'annuncio.
La nostra organizzazione opera nel rispetto della parità di genere e con l'impegno di sostenere l'inclusività e la diversity.
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La preghiamo di sottoporre la sua candidatura evitando di fornire informazioni relative a matrimonio e gravidanza e responsabilità familiari.