Descrizione dell'offerta
Experteer Overview
In questa posizione ti unisci a Experis per guidare la modernizzazione della piattaforma dati nell’area Energy & Utilities a Roma. L’obiettivo è sostituire architetture legacy con una Modern Data Platform su AWS, sostenibile e scalabile, orientata a analytics avanzata e AI. Lavorerai al cuore della trasformazione dati, collaborando con Data Architect e Cloud Engineer per scelte tecniche di alto impatto. Avrai un ruolo tecnico chiave nel garantire affidabilità, performance e data readiness in un contesto cloud-native. Retribuzione / Benefits
Migrazione e riscrittura di processi ETL legacy in pipeline moderne Sviluppo di flussi di ingestion batch e real-time Implementazione di pipeline dati in Python su AWS Ottimizzazione delle performance del Data Lake (S3, query, formati dati) Collaboration con Data Architect e Cloud Engineer su scelte architetturali Sviluppo di API REST per esposizione dati verso sistemi e dashboard Responsabilità
Esperienza 2–3 anni come Data Engineer Ottima conoscenza di Python per data engineering Esperienza su AWS (Glue, Lambda, S3, Kinesis) Familiarità con architetture Data Lake / Modern Data Platform Esperienza in progetti di migrazione dati o superamento ETL legacy Mentalità ingegneristica orientata a qualità del dato e scalabilità Requisiti fondamentali
Formazione e sviluppo professionale soft e tecnica Convenzioni welfare Ticket restaurant Ambiente di lavoro ibrido
#J-18808-Ljbffr
In questa posizione ti unisci a Experis per guidare la modernizzazione della piattaforma dati nell’area Energy & Utilities a Roma. L’obiettivo è sostituire architetture legacy con una Modern Data Platform su AWS, sostenibile e scalabile, orientata a analytics avanzata e AI. Lavorerai al cuore della trasformazione dati, collaborando con Data Architect e Cloud Engineer per scelte tecniche di alto impatto. Avrai un ruolo tecnico chiave nel garantire affidabilità, performance e data readiness in un contesto cloud-native. Retribuzione / Benefits
Migrazione e riscrittura di processi ETL legacy in pipeline moderne Sviluppo di flussi di ingestion batch e real-time Implementazione di pipeline dati in Python su AWS Ottimizzazione delle performance del Data Lake (S3, query, formati dati) Collaboration con Data Architect e Cloud Engineer su scelte architetturali Sviluppo di API REST per esposizione dati verso sistemi e dashboard Responsabilità
Esperienza 2–3 anni come Data Engineer Ottima conoscenza di Python per data engineering Esperienza su AWS (Glue, Lambda, S3, Kinesis) Familiarità con architetture Data Lake / Modern Data Platform Esperienza in progetti di migrazione dati o superamento ETL legacy Mentalità ingegneristica orientata a qualità del dato e scalabilità Requisiti fondamentali
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