Data Intelligence rif 23712

Siamo alla ricerca di risorse Data Intelligence con 2/4 anni di esperienza e un ottima conoscenza della lingua inglese Responsabilità • Sviluppa pipeline di ingestione e trasformazione dati secondo le specifiche concordate, curandone correttezza, leggibilità e manutenibilità. • Integra dati da sorgenti eterogenee: database relazionali, file, API, sistemi gestionali e applicativi di settore. • Implementa strutture dati secondo modelli definiti da altri, comprendendo la logica che li governa. • Verifica il risultato del proprio lavoro, scrivendo test, controlli di qualità e verifiche di coerenza sui flussi realizzati. • Presidia l'esercizio delle pipeline in produzione, intervenendo su malfunzionamenti e degrado delle prestazioni con il supporto del team. • Documenta quanto realizza e illustra lo stato di avanzamento del proprio lavoro e partecipa alle riunioni tecniche con il cliente.
Competenze richieste: Competenze tecniche richieste • SQL: padronanza solida, incluse le funzioni analitiche e la capacità di leggere e ottimizzare query non banali. • Programmazione: almeno un linguaggio di programmazione applicato al trattamento dei dati, tipicamente Python, con buona pratica delle librerie di manipolazione. • Elaborazione dati: comprensione dei paradigmi batch e streaming, delle logiche di caricamento incrementale e della gestione degli errori e dei riavvii. • Big Data e Apache Spark: pratica operativa di Spark su dati distribuiti — trasformazioni, partizionamento, riconoscimento delle operazioni costose come le ridistribuzioni fra nodi — e conoscenza dei formati colonnari e dei formati tabellari transazionali. • Modellazione: conoscenza dei principi di modellazione analitica — fatti, dimensioni, storicizzazione — e della differenza fra modello operazionale e modello analitico. • Ambienti cloud: esperienza su almeno una piattaforma dati cloud e comprensione dei servizi di archiviazione, calcolo distribuito e orchestrazione. • Strumenti di lavoro: uso corrente del versionamento e familiarità con le pratiche di rilascio automatizzato. • Governo del dato: consapevolezza dei temi di qualità del dato, tracciabilità e protezione delle informazioni. Competenze relazionali richieste • Chiarezza espositiva: sa spiegare a un interlocutore non tecnico cosa sta facendo e a che punto è, senza rifugiarsi nel gergo. • Ascolto e traduzione: comprende una richiesta funzionale, ne verifica le ambiguità con domande puntuali e la traduce in attività tecniche. • Metodo nel problem solving: davanti a un errore procede per ipotesi verificabili invece di tentativi casuali, e sa ricostruire il ragionamento seguito. • Trasparenza: condivide difficoltà e ritardi con tempestività, riconosce i propri limiti e chiede supporto prima che il problema si aggravi. • Postura di consulenza: mantiene un comportamento professionale presso il cliente e distingue ciò che può essere comunicato direttamente da ciò che va concordato con il project manager. Requisiti di accesso • Laurea in STEM, oppure esperienza equivalente maturata sul campo. • 2-4 anni di esperienza in ruoli di sviluppo su dati, anche in contesti diversi dalla consulenza. • Inglese tecnico sufficiente a leggere documentazione e partecipare a riunioni operative. • Disponibilità alla presenza presso la sede del cliente secondo le esigenze del progetto. • Sede di lavoro: Napoli. Elementi preferenziali • Certificazioni su una delle piattaforme dati cloud principali. • Esperienza su almeno una piattaforma Big Data di mercato: Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera CDP, AWS Glue o Google BigQuery. • Esperienza in progetti di migrazione da sistemi legacy verso piattaforme cloud. • Conoscenza di strumenti di reportistica e visualizzazione. • Esperienza in contesti multi-cliente o di consulenza.

Competenze tecniche richieste • SQL: padronanza solida, incluse le funzioni analitiche e la capacità di leggere e ottimizzare query non banali. • Programmazione: almeno un linguaggio di programmazione applicato al trattamento dei dati, tipicamente Python, con buona pratica delle librerie di manipolazione. • Elaborazione dati: comprensione dei paradigmi batch e streaming, delle logiche di caricamento incrementale e della gestione degli errori e dei riavvii. • Big Data e Apache Spark: pratica operativa di Spark su dati distribuiti — trasformazioni, partizionamento, riconoscimento delle operazioni costose come le ridistribuzioni fra nodi — e conoscenza dei formati colonnari e dei formati tabellari transazionali. • Modellazione: conoscenza dei principi di modellazione analitica — fatti, dimensioni, storicizzazione — e della differenza fra modello operazionale e modello analitico. • Ambienti cloud: esperienza su almeno una piattaforma dati cloud e comprensione dei servizi di archiviazione, calcolo distribuito e orchestrazione. • Strumenti di lavoro: uso corrente del versionamento e familiarità con le pratiche di rilascio automatizzato. • Governo del dato: consapevolezza dei temi di qualità del dato, tracciabilità e protezione delle informazioni. Competenze relazionali richieste • Chiarezza espositiva: sa spiegare a un interlocutore non tecnico cosa sta facendo e a che punto è, senza rifugiarsi nel gergo. • Ascolto e traduzione: comprende una richiesta funzionale, ne verifica le ambiguità con domande puntuali e la traduce in attività tecniche. • Metodo nel problem solving: davanti a un errore procede per ipotesi verificabili invece di tentativi casuali, e sa ricostruire il ragionamento seguito. • Trasparenza: condivide difficoltà e ritardi con tempestività, riconosce i propri limiti e chiede supporto prima che il problema si aggravi. • Postura di consulenza: mantiene un comportamento professionale presso il cliente e distingue ciò che può essere comunicato direttamente da ciò che va concordato con il project manager. Requisiti di accesso • Laurea in STEM, oppure esperienza equivalente maturata sul campo. • 2-4 anni di esperienza in ruoli di sviluppo su dati, anche in contesti diversi dalla consulenza. • Inglese tecnico sufficiente a leggere documentazione e partecipare a riunioni operative. • Disponibilità alla presenza presso la sede del cliente secondo le esigenze del progetto. • Sede di lavoro: Napoli. Elementi preferenziali • Certificazioni su una delle piattaforme dati cloud principali. • Esperienza su almeno una piattaforma Big Data di mercato: Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera CDP, AWS Glue o Google BigQuery. • Esperienza in progetti di migrazione da sistemi legacy verso piattaforme cloud. • Conoscenza di strumenti di reportistica e visualizzazione. • Esperienza in contesti multi-cliente o di consulenza.