STAGE Data Engineer - Laurea

Randstad Digital, divisione del gruppo Randstad specializzata nella ricerca, selezione e formazione di profili ICT di Randstad Italia è orgogliosa di presentare una stimolante opportunità di tirocinio. Realtà: Azienda multinazionale leader nei materiali plastici ad alte prestazioni per l'isolamento termico. Progetta e realizza componenti standard e su misura, combinando la forza di un gruppo globale con l'agilità e la flessibilità di una struttura locale a supporto del cliente. Ruolo: Junior Data Engineer Sede e modalità di lavoro: Cusago (MI) - ON SITE Orario di lavoro: Dal Lunedì al Venerdì, Full time. Fascia rimborso spese: 400€ - 800€ Tipo contratto: Stage curricolare/extracurricolare Il/la tirocinante sarà coinvolto/a nello sviluppo e nell'estensione della pipeline dati, lavorando con notebook PySpark, integrazione con SAP Business One e strumenti Power BI/Power Query. Il progetto adotta un approccio AI-assisted: il tirocinante utilizzerà strumenti di AI generativa (es. Copilot, Claude) come supporto attivo nello sviluppo di codice, nella scrittura di trasformazioni dati e nella documentazione tecnica, imparando a lavorare in modo efficace in un flusso di lavoro moderno "human-in-the-loop" tra sviluppatore e assistente AI. Attività previste: - Sviluppo e ottimizzazione di notebook PySpark per il layer Silver/Gold - Estensione della pipeline con nuove fonti dati (dati anagrafici articoli, dati vendite Italia/Francia) - Collaborazione nella progettazione di modelli Power BI a valle della pipeline Fabric - Utilizzo di strumenti AI-assisted per accelerare sviluppo, debugging e documentazione.
Competenze richieste: Requisiti: Conoscenza della lingua inglese e/o francese Laureato/a o Laureando/a in Ingegneria Informatica, Ingegneria Gestionale o corso affine Basi di Python (preferibile familiarità con PySpark o Spark) Interesse per data engineering, cloud (Azure) e strumenti di AI generativa

Requisiti: Conoscenza della lingua inglese e/o francese Laureato/a o Laureando/a in Ingegneria Informatica, Ingegneria Gestionale o corso affine Basi di Python (preferibile familiarità con PySpark o Spark) Interesse per data engineering, cloud (Azure) e strumenti di AI generativa