Responsabilità principali
➡Collaborare attivamente con gli stakeholder di business per comprendere e tradurre i requisiti funzionali in specifiche tecniche, garantendo la corretta implementazione dei casi d’uso.
➡Progettare, sviluppare e ottimizzare pipeline dati utilizzando PySpark su Databricks o Apache Spark.
➡Implementare flussi di ingestione e trasformazione dati in ambienti cloud.
➡Collaborare con data scientist e analisti per fornire insight azionabili.
➡Supportare le fasi di training, validazione e deploy dei modelli in ambienti di produzione.
➡Garantire qualità, performance e conformità dei dati in termini di governance.
➡Creare modelli dati specifici per i casi d’uso identificati, trasformando i dati di input in formati adatti ad analisi e generazione di insight.
Quali competenze cerchiamo?
✅1–3 anni di esperienza in ruoli di data engineering, analytics o data science.
✅Esperienza in contesti di Industrial Manufacturing o Make to Order.
✅Esperienza con PySpark su Databricks (AWS, GCP o Azure) o Apache Spark.
✅Ottima conoscenza di Python e SQL.
✅Familiarità con i concetti di data warehouse e data lake.
✅Spiccate capacità analitiche e attitudine al problem solving.
✅Curiosità, mentalità orientata alla soluzione e passione genuina per i dati e l’AI.
Nice to have
✅Esperienza con framework di Machine Learning (scikit-learn, MLflow, ecc.).
✅Conoscenza di Cloudera AI, inclusi i moduli di Cloudera Machine Learning (CML) per la creazione, l’addestramento e il deploy di modelli ML in ambienti Data Lakehouse ibridi.
✅Conoscenza di tecniche di Optical Character Recognition (OCR) basate su AI per il document processing e l’estrazione automatica dei dati.
✅Conoscenza di strumenti di data visualisation (Power BI, Tableau).
✅Familiarità con CI / CD, Git o strumenti di orchestrazione dei flussi (Airflow, Azure Data Factory, ecc.).
✅Familiarità con i concetti di generative AI e l’implementazione di pattern Retrieval-Augmented Generation (RAG) per l’integrazione di fonti dati e knowledge base aziendali.
Conoscenza dello stack tecnologico generative AI: LangChain e LangGraph.
COSA OFFRIAMO

Progetti complessi ed innovativi
Ambiente dinamico e meritocratico
Lavoro in team con metodologia Agile
Piano di crescita professionale
Corsi di formazione e certificazioni
Sistema di Welfare&Benefits
Smart working con orario flessibile

UNISCITI A NOI
Stiamo cercando un Data Engineer / Data Scientist con 1–3 anni di esperienza da inserire nel team Data & AI.
Il/la candidato/a ideale combina solide capacità analitiche con esperienza pratica nella creazione e gestione di pipeline dati utilizzando Python, PySpark e Databricks (su AWS, GCP o Azure).
Sede di lavoro :