Nell'ambito del potenziamento della funzione IT, siamo i un/una Senior Data Engineer che entrerà a far parte del team responsabile dell'evoluzione e manutenzione del Data Warehouse aziendale, dell'integrazione dei dati da fonti eterogenee e dell'implementazione di pipeline dati moderne ed efficienti.Responsabilità principaliInteragire con le funzioni di business per tradurre i requisiti funzionali in requisiti tecnici, conducendo analisi di impatto;Stimare effort e tempi delle attività di implementazione delle pipeline, in collaborazione con i team Demand e PMO;Progettare, sviluppare e mantenere pipeline ETL/ELT per l'alimentazione del DWH su cloud (IBM, Azure);Modellare e documentare strutture dati scalabili, coerenti e aderenti agli standard di governance e business;Lavorare sull' integrazione di dati da fonti interne ed esterne, curando normalizzazione, mapping semantico, validazione;Ottimizzare performance di esecuzione dei job schedulati e garantire la disponibilità dei dataset secondo SLA;Progettazione e ottimizzazione di modelli dati per reportistica e dashboard in Power BI;Collaborare con il team Data Quality per l'implementazione di regole e controlli automatici;Contribuire a progetti di innovazione in ambito Big Data, AI data extraction Competenze tecniche richiesteLaurea in discipline tecnico-scientifiche (Informatica, Ingegneria, Matematica o simili);Esperienza di almeno 5 anni in ruoli simili, in contesti strutturati (preferibilmente finance, servicing, assicurativo, telco);Conoscenza avanzata di DBMS relazionali (es.: Oracle, SQL Server, PostgreSQL);Esperienza nello sviluppo e gestione di pipeline ETL/ELT, preferibilmente con Pentaho, ODI, DataStage o strumenti equivalenti;Conoscenza dei linguaggi SQL e PLSQL;Conoscenza di base di scripting (es.: PowerShell,Bash,CLI);Esperienza in linguaggi di programmazione orientati ai dati (Python, R);Esperienza con ambienti di schedulazione job, versionamento (es.: GitHub), logging e monitoraggio tecnico;Gradita esperienza nell'utilizzo degli LLM per l'estrazione dei dati non strutturati.Ottima conoscenza della lingua inglese, in ambito tecnicoNice to haveEsperienza con framework di MLOps (MLflow, DVC, GitLab CI/CD) e pipeline automatizzate di training e deployment.Conoscenza di base di modelli linguistici (LLM) e tecniche di document intelligence (estrazione entità, classificazione testo).Familiarità con architetture AI su Azure (Azure ML, Cognitive Services, Data Factory).Esperienza con strumenti di AI orchestration (es.
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Si assicuri che tutte le informazioni della sua candidatura siano aggiornate e corrette prima di cogliere questa possibilità.
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Elysia, LangChain, Haystack) per pipeline semantiche.Competenze su data governance e explainability AI (audit trail, versioning dataset e modelli).Conoscenza di pattern DevOps / Infrastructure-as-Code (Docker, Kubernetes, Terraform).Attitudine alla collaborazione in team cross-funzionali con AI Engineer, Data Scientist e Compliance. xkiyazw Competenze trasversaliApproccio proattivo e orientato alla qualità tecnica;Capacità di analisi e problem solving;Precisione, autonomia e orientamento ai risultati;Ottime capacità relazionali e comunicative;Propensione al lavoro in team multidisciplinari e collaborazione con funzioni di business.Orario lavoro : Full time ( modalità ibrida )Sede di lavoro: Milano – È richiesta disponibilità a trasferte sul territorio nazionale
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Offriamo inserimento diretto in azienda con una retribuzione competitiva, commisurata all'esperienza e alle competenze maturate
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Il presente annuncio è rivolto ad entrambi i sessi ai sensi delle leggi 903/77 e 125/91