Senior Data Engineer - €40.000 - €50.000 All'Anno

Ruolo Data & Analytics Platforms – Senior Data Engineer

Overview Benvenuto/a in SIAE, la Società Italiana degli Autori ed Editori. Per il potenziamento dell’area Data & Analytics Platforms, siamo alla ricerca di un Data Engineer con consolidata esperienza in consulenza e/o in organizzazioni strutturate. Il profilo dovrà supportare le attività di sviluppo, evoluzione e continuità operativa delle piattaforme e degli applicativi di Datawarehouse e Analytics, con particolare attenzione all’adozione di soluzioni AI, Machine Learning e Generative AI.

Responsabilità

Data Architecture & Platform Engineering

Progettare e gestire database e sistemi di archiviazione dati garantendo disponibilità, affidabilità, sicurezza e performance.

Ottimizzare query, modelli dati, indici e strategie di partizionamento.

Disegnare architetture scalabili (Data Lake, Lakehouse, Data Warehouse) su AWS.

Implementare pratiche di Data Governance, Data Quality e Data Security.

Data Pipeline & Automation

Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT robuste e automatizzate (batch e near real-time).

Definire framework riutilizzabili per l’automazione dei processi di data integration.

Introdurre logiche di testing, validazione e monitoraggio continuo delle pipeline.

Sfruttare strumenti di AI-assisted development per migliorare produttività, qualità del codice e documentazione.

Integrazione AI nelle Piattaforme Dati

Collaborare con Data Scientist e team AI per industrializzare modelli di Machine Learning.

Progettare pipeline di training e inference.

Integrare componenti di Generative AI (LLM, RAG, vector database) nelle architetture dati.

Valutare e sperimentare framework di Agentic AI per l’automazione di workflow data-driven.

Abilitare casi d’uso avanzati di analytics e AI su piattaforme dati scalabili.

Software Engineering & GitHub Culture

Lavorare secondo best practice di sviluppo software (clean code, modularità, versionamento).

Utilizzare GitHub per gestione repository, branching strategy, pull request e code review.

Contribuire all’adozione di pipeline CI/CD e processi DevOps applicati al mondo data (DataOps / MLOps).

Redigere documentazione tecnica chiara e strutturata.

Innovazione & Collaborazione

Collaborare con team di business e IT per raccogliere requisiti e tradurli in soluzioni tecniche.

Monitorare e mantenere infrastrutture e sistemi dati garantendo performance ottimali.

Valutare nuove tecnologie in ambito Data & AI per migliorare processi esistenti o abilitare nuove opportunità.

Requisiti

4–5 anni di esperienza in Data Engineering.

Esperienza con sistemi ETL/ELT e data integration.

Esperienza con database SQL e NoSQL.

Esperienza su AWS (Redshift, Glue, S3; preferibile anche Lambda, EMR, Athena).

Esperienza in progetti di Data Warehouse, Analytics e AI.

Esperienza nella raccolta requisiti e redazione di documentazione tecnico‑funzionale.

Utilizzo avanzato di GitHub (versioning, PR, code review).

Laurea in ambito scientifico (Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica, Fisica, Statistica o affini).

Conoscenza dei principali algoritmi di Machine Learning e identità di modelli ML in produzione.

Familiarità con Generative AI, LLM, RAG e vector database.

Interesse o esperienza nell’applicazione di Agentic AI a processi data-driven.

Capacità di definire strategie di test e validazione dei dati.

Esperienza nello sviluppo di procedure di alimentazione e popolamento ambienti dati.

Propensione all’innovazione e all’adozione di strumenti AI per lo sviluppo.

Buona conoscenza della lingua inglese.

Benefici

Contributo Welfare Aziendale

Buoni Pasto da €7

Smart Working

Premio di Risultato

Assistenza Sanitaria UniSalute

Contributo Previdenza Complementare

Borse di Studio per i figli

Convenzioni aziendali (Corporate benefits; Vickey)

Piattaforma di e‑learning Edflex

Piattaforma di corporate‑wellness Wellhub

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