Descrizione del lavoro
OBIETTIVI
Supportare il Data Engineer Leader nell'espansione e nel miglioramento continuo dell’architettura di pipeline di dati dal punto di vista delle funzioni aziendali, nonché nell'ottimizzazione dei flussi e della raccolta dei dati al fine di supportare lo sviluppo di strumenti di analisi dei dati e di strumenti operativi in modo coerente e completo.
PRINCIPALI ATTIVITA'
1. Supportare il team nella costruzione dell'infrastruttura necessaria per l'estrazione, la trasformazione e il caricamento ottimale dei dati da un'ampia varietà di fonti di dati utilizzando SQL e tecnologie di data mining.
2. Collaborare con gli stakeholder aziendali (dopo un allineamento con il proprio leader) ed in particolare con il dipartimento FP&A per definire le esigenze in termini di arricchimento ed automatizzazione dei dati per la successiva integrazione nell'infrastruttura MDW flex area / (Google Cloud Platform/BigQuery) in collaborazione con IS.
3. Assemblare set di dati complessi e di grandi dimensioni che soddisfino i requisiti funzionali/non funzionali del business.
4. Combinare dati provenienti da fonti diverse per creare analisi ad hoc.
5. Creare strumenti analitici di base che utilizzino la pipeline di dati per fornire informazioni utili sull'acquisizione dei clienti, sull'efficienza operativa e su altre metriche chiave delle prestazioni aziendali.
6. Creare dashboard interattive di base per monitorare e trovare approfondimenti su KPI rilevanti per analisi ad hoc mediante l’utilizzo delle tecnologie Microstrategy e Qlik Sense.
7. In collaborazione con il responsabile, creare sistemi di rilevamento automatico delle anomalie e monitorare costantemente le prestazioni.
8. Mantenere e aggiornare l'infrastruttura, i set di dati e gli strumenti di analisi nel tempo.
9. Gestione di tutte le eventuali attività operative e/o accessorie connesse e/o collegate alle mansioni svolte.
Qualifiche
10. Istruzione: Laurea preferibilmente in Informatica o in Ingegneria.
11. Esperienza: Almeno 1 anno nel ruolo o in ambiti analoghi.
12. Buona conoscenza delle tecnologie di database.
13. Buona conoscenza del linguaggio SQL.
14. Buona conoscenza delle tecniche di estrazione, trasformazione e caricamento dei dati da vari dataset disconnessi.
15. Buona conoscenza dei principali strumenti di data visualization, preferibilmente Microstrategy e Qlik Sense.
16. Lingua inglese – buono
17. Microsoft Office
Informazioni aggiuntive
COMPETENZE COMPORTAMENTALI
18. Pianificazione e organizzazione
19. Contribuire al successo del cliente
20. Orientamento al risultato
21. Analisi dei problemi
22. Iniziativa
23. Lavoro di squadra