Supportare il team dati nella progettazione, implementazione e manutenzione di pipeline ETL/ELT, garantendo qualità, efficienza e accessibilità dei dati. Sarai parte attiva nella creazione di un’architettura dati che supporti decisioni data-driven.

Cosa farai

• Collaborare alla costruzione e ottimizzazione di pipeline dati con strumenti come Apache Airflow.
• Sviluppare processi ETL/ELT in Python (Pandas, PySpark) o SQL avanzato.
• Supportare l’integrazione di dati da fonti eterogenee (database, API, file strutturati).
• Monitorare e risolvere problematiche legate a qualità e performance dei dati.
• Lavorare con database relazionali (PostgreSQL, MySQL) e data warehouse (BigQuery, Redshift).
• Documentare workflow, trasformazioni e metadati.
• Collaborare con Data Analysts e Data Scientists per comprendere esigenze e fornire dataset pronti all’uso.
• Apprendere l’utilizzo di tecnologie cloud (AWS, GCP, Azure) per orchestrazione e storage dati.

Competenze richieste

• Conoscenza base di Python per scripting e automazione.
• Familiarità con SQL e ottimizzazione di query.
• Comprensione dei principi ETL/ELT e data modeling.
• Attitudine a lavorare con database relazionali.
• Curiosità verso strumenti di orchestrazione dati (es. Airflow).
• Capacità di apprendere rapidamente e lavorare in team.
• Conoscenza di Git e metodologie Agile.

Competenze bonus

• Esperienza con cloud platform (AWS S3, Google BigQuery).
• Conoscenza base di Big Data tools (Spark, Hadoop).
• Familiarità con database NoSQL (MongoDB, Cassandra).
• Esperienza con Docker o ambienti containerizzati.
• Conoscenza di strumenti di data visualization (Tableau, PowerBI).
• Corsi o certificazioni in Data Engineering o ambito cloud.

Cosa offriamo

• Ambiente di lavoro dinamico e orientato all’innovazione.
• Opportunità di crescita professionale e formazione continua.
• Smart working flessibile, Bonus performance
• Team collaborativo e cultura aziendale inclusiva.
• Progetti sfidanti con clienti e tecnologie di alto profilo