Descrizione dell'offerta
Per una primaria realtà industriale italiana operante nel settore farmaceutico, specializzata nello sviluppo e produzione di principi attivi e intermedi per l’industria pharma, si ricerca un/una
Data Engineer
da inserire nel team Data & AI. La risorsa contribuirà all’evoluzione delle piattaforme dati aziendali, supportando iniziative di integrazione, data management, reporting, analytics e valorizzazione del patrimonio informativo, anche a servizio di progettualità future in ambito AI e machine learning. La figura sarà inserita in un contesto tecnologico strutturato e collaborerà con Data Architect, Data Scientist, team IT e stakeholder di business, con l’obiettivo di garantire disponibilità, qualità, affidabilità e accessibilità dei dati.
Il ruolo rappresenta un’opportunità per lavorare su architetture dati moderne, integrando fonti eterogenee e contribuendo alla costruzione di pipeline scalabili a supporto dei principali processi decisionali e analitici dell’organizzazione.
Attività principali: Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili e affidabili per ingestion, trasformazione e distribuzione dei dati in logica ETL/ELT. Integrare fonti dati eterogenee, strutturate e non strutturate, provenienti da sistemi enterprise quali ERP, MES o API e piattaforme applicative aziendali. Realizzare e ottimizzare flussi dati a supporto di reporting, analytics avanzati, data warehousing, data lakehouse e use case AI/ML. Definire, manutenere e documentare modelli dati, schemi, metadati e dataset analytics-ready, garantendone qualità, coerenza e riutilizzabilità. Monitorare le pipeline in produzione, assicurandone continuità operativa, performance, affidabilità e tempestiva gestione di anomalie o malfunzionamenti. Collaborare con Data Architect, Data Scientist e team applicativi nella progettazione di soluzioni dati coerenti con gli standard architetturali aziendali. Implementare controlli automatici di data quality, lineage, completezza, accuratezza e consistenza, in raccordo con le policy di data governance, sicurezza e compliance.
Requisiti richiesti: Esperienza nel ruolo di Data Engineer o posizioni equivalenti, preferibilmente maturata in organizzazioni strutturate. Ottima conoscenza di Python e SQL per la manipolazione, trasformazione, modellazione e gestione di grandi volumi di dati. Esperienza nella progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e processi di integrazione dati complessi. Conoscenza di architetture moderne di data management, incluse soluzioni di data warehouse, data lake e data lakehouse. Esperienza con framework big data e distributed computing, quali Apache Spark e PySpark. Familiarità con piattaforme cloud data, ad esempio Azure, AWS o Google Cloud Platform, e relativi servizi di storage, compute e data processing. Buona conoscenza dell'inglese.
Requisiti preferenziali: Esperienza in contesti regolamentati, preferibilmente nei settori farmaceutico, life sciences o financial services. Conoscenza di tematiche di data governance, sicurezza del dato e compliance normativa, inclusi GDPR e standard GxP. Conoscenza di strumenti di workflow orchestration, pratiche DevOps, versionamento del codice, Git e processi CI/CD. Esperienza nell’integrazione di dati provenienti da sistemi enterprise complessi. Familiarità con strumenti e metodologie MLOps per la preparazione e gestione dei dati a supporto del ciclo di vita dei modelli di machine learning. Conoscenza di architetture e pattern dati a supporto di applicazioni di AI generativa, inclusi LLM, RAG ed embeddings. Esperienza con tecnologie di containerizzazione e orchestrazione, come Docker e Kubernetes.
Completano il profilo autonomia operativa, precisione, approccio strutturato al problem solving, attenzione alla qualità e all’affidabilità delle soluzioni, buone capacità comunicative anche verso interlocutori non tecnici, attitudine alla collaborazione in team multidisciplinari e curiosità verso l’evoluzione delle tecnologie dati.
Sede di lavoro:
Milano, con modalità di lavoro ibrida.
Range retributivo annuo previsto: 55.000 – 70.000 euro, in funzione del livello di autonomia, seniority tecnica e ampiezza delle responsabilità.
EgoValeo è tra i pionieri dell’head hunting tecnico in Italia, specializzata esclusivamente in profili IT e Engineering dal 2010.
EgoValeo offre servizi di ricerca e selezione del personale – Aut. Min. n. 39/0014503 – ed è iscritta all’Albo delle Agenzie per il Lavoro.
L’offerta è rivolta a tutte le persone, nel rispetto del D.Lgs. 198/2006 e dei D.Lgs. 215/2003 e 216/2003. I dati personali saranno trattati ai sensi del Reg. UE 2016/679 (GDPR). Informativa privacy.
Data Engineer
da inserire nel team Data & AI. La risorsa contribuirà all’evoluzione delle piattaforme dati aziendali, supportando iniziative di integrazione, data management, reporting, analytics e valorizzazione del patrimonio informativo, anche a servizio di progettualità future in ambito AI e machine learning. La figura sarà inserita in un contesto tecnologico strutturato e collaborerà con Data Architect, Data Scientist, team IT e stakeholder di business, con l’obiettivo di garantire disponibilità, qualità, affidabilità e accessibilità dei dati.
Il ruolo rappresenta un’opportunità per lavorare su architetture dati moderne, integrando fonti eterogenee e contribuendo alla costruzione di pipeline scalabili a supporto dei principali processi decisionali e analitici dell’organizzazione.
Attività principali: Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili e affidabili per ingestion, trasformazione e distribuzione dei dati in logica ETL/ELT. Integrare fonti dati eterogenee, strutturate e non strutturate, provenienti da sistemi enterprise quali ERP, MES o API e piattaforme applicative aziendali. Realizzare e ottimizzare flussi dati a supporto di reporting, analytics avanzati, data warehousing, data lakehouse e use case AI/ML. Definire, manutenere e documentare modelli dati, schemi, metadati e dataset analytics-ready, garantendone qualità, coerenza e riutilizzabilità. Monitorare le pipeline in produzione, assicurandone continuità operativa, performance, affidabilità e tempestiva gestione di anomalie o malfunzionamenti. Collaborare con Data Architect, Data Scientist e team applicativi nella progettazione di soluzioni dati coerenti con gli standard architetturali aziendali. Implementare controlli automatici di data quality, lineage, completezza, accuratezza e consistenza, in raccordo con le policy di data governance, sicurezza e compliance.
Requisiti richiesti: Esperienza nel ruolo di Data Engineer o posizioni equivalenti, preferibilmente maturata in organizzazioni strutturate. Ottima conoscenza di Python e SQL per la manipolazione, trasformazione, modellazione e gestione di grandi volumi di dati. Esperienza nella progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e processi di integrazione dati complessi. Conoscenza di architetture moderne di data management, incluse soluzioni di data warehouse, data lake e data lakehouse. Esperienza con framework big data e distributed computing, quali Apache Spark e PySpark. Familiarità con piattaforme cloud data, ad esempio Azure, AWS o Google Cloud Platform, e relativi servizi di storage, compute e data processing. Buona conoscenza dell'inglese.
Requisiti preferenziali: Esperienza in contesti regolamentati, preferibilmente nei settori farmaceutico, life sciences o financial services. Conoscenza di tematiche di data governance, sicurezza del dato e compliance normativa, inclusi GDPR e standard GxP. Conoscenza di strumenti di workflow orchestration, pratiche DevOps, versionamento del codice, Git e processi CI/CD. Esperienza nell’integrazione di dati provenienti da sistemi enterprise complessi. Familiarità con strumenti e metodologie MLOps per la preparazione e gestione dei dati a supporto del ciclo di vita dei modelli di machine learning. Conoscenza di architetture e pattern dati a supporto di applicazioni di AI generativa, inclusi LLM, RAG ed embeddings. Esperienza con tecnologie di containerizzazione e orchestrazione, come Docker e Kubernetes.
Completano il profilo autonomia operativa, precisione, approccio strutturato al problem solving, attenzione alla qualità e all’affidabilità delle soluzioni, buone capacità comunicative anche verso interlocutori non tecnici, attitudine alla collaborazione in team multidisciplinari e curiosità verso l’evoluzione delle tecnologie dati.
Sede di lavoro:
Milano, con modalità di lavoro ibrida.
Range retributivo annuo previsto: 55.000 – 70.000 euro, in funzione del livello di autonomia, seniority tecnica e ampiezza delle responsabilità.
EgoValeo è tra i pionieri dell’head hunting tecnico in Italia, specializzata esclusivamente in profili IT e Engineering dal 2010.
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