Spin Off di una importante realtà turistica InsightUp nasce per rispondere alle sfide del mercato e continuare ad essere memorabili agli occhi dei clienti.
Per questo attuale progetto incentrato sul Data Analytics per il settore turistico e non solo, con forti applicazioni di Machine Learning, Deep Learning e Business Intelligence siamo alla ricerca di unData Engineer / Data Analystcon solide competenze tecniche e una resistente passione per la gestione e valorizzazione dei dati.
La figura selezionata sarà coinvolta nella progettazione di pipeline dati, nello sviluppo di processi ETL e nella creazione di strumenti di analisi per supportare le decisioni strategiche aziendali.
Responsabilità principali:
Sviluppo e manutenzione di pipeline ETL per l'acquisizione, trasformazione e integrazione dei dati
Progettazione di pipeline di dati in tempo reale e batch su piattaforme Big Data
Creazione di dashboard e report interattivi tramite Power BI o strumenti equivalenti
Gestione e ottimizzazione di database relazionali (MySQL, PostgreSQL)
Collaborazione con team interfunzionali per garantire la qualità e l'accessibilità dei dati
Competenze tecniche richieste:
Ottima conoscenza del linguaggio Python e delle principali librerie per il data engineering e la data analysis, tra cui:
Pandas, NumPy per la manipolazione e analisi dei dati
SQLAlchemy per l'interazione con database
PySpark per l'elaborazione di grandi volumi di dati
Requests, BeautifulSoup, Scrapy per il web scraping (opzionale)
Esperienza nell'uso di Power BI o strumenti di Business Intelligence equivalenti
Buona conoscenza di MySQL e/o PostgreSQL, incluse query complesse e ottimizzazione
Familiarità con strumenti per la gestione di flussi dati in tempo reale (Kafka, Spark Streaming, o equivalenti)
Conoscenza delle architetture e tecnologie Big Data
Costituiscono un plus:
Conoscenza di librerie di Machine Learning come scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Esperienza con framework web come Django, Flask per la creazione di applicazioni web-based legate ai dati
Esperienza su piattaforme cloud (AWS, GCP, Azure) per il data engineering
Nozioni di data governance e data security
Naturalmente non potrà mancare una chiara rispondenza ai valori aziendali, lavorare per obiettivi, amare le sfide ed esserne stimolato e avere una resistente propensione all'innovazione.
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