CHI SIAMO
AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo Mo Ongy.
Presente in 14 paesi europei con oltre 7.500 dipendenti, abbiamo aperto la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto. Dato l'elevato interesse per questa posizione, la preghiamo di candidarsi tempestivamente se il suo profilo è in linea con il ruolo.
IL TUO RUOLO
Nell'ottica di rafforzare il nostro team, stiamo cercando un Data Engineer da inserire su un progetto di evoluzione e modernizzazione della piattaforma dati.
La risorsa sarà coinvolta in un'iniziativa strategica finalizzata alla migrazione e costruzione di una nuova architettura dati su Databricks, partendo da ambienti esistenti.
Attività
Supporto alla migrazione di database e data warehouse esistenti verso una piattaforma Databricks
Analisi e gestione di ambienti dati eterogenei (principalmente SQL Server e altri database relazionali)
Contributo alla costruzione della nuova piattaforma dati, anche partendo da zero
Raccolta requisiti e interfaccia con stakeholder tecnici e funzionali
Individuazione e implementazione di soluzioni tecniche per la migrazione e l'integrazione dei dati
Ottimizzazione delle prestazioni di pipeline complesse e ottimizzazione dei flussi di lavoro
Competenze e Requisiti
Esperienza su Databricks
Ottima conoscenza di SQL
Esperienza in progetti di migrazione dati
Esperienza su database relazionali (in particolare SQL Server)
Cloud e stack di dati moderno: competenza nel lavorare con AWS, Airflow.
Capacità di lavorare in autonomia e gestire attività end-to-end
Buone capacità di problem solving e approccio proattivo
Capacità di interfacciarsi con diversi stakeholder e raccogliere informazioni
Richiesta un'ottima conoscenza della lingua inglese
The world needs you
AGAP2 è un equal opportunities employer: crediamo che tutte le forme di diversità siano fonte di arricchimento reciproco. Ci impegniamo a garantire un ambiente di lavoro inclusivo, nel quale ogni singola risorsa possa apportare un valore unico alla nostra realtà. xivgfpx Pertanto, accogliamo candidature senza distinzione di età, genere, nazionalità, disabilità, orientamento sessuale, religione o stato civile.
Inoltre, teniamo fede ai nostri impegni prestando attenzione alle risorse appartenenti alle categorie protette ai sensi degli articoli 1 e 18 della Legge 68/99.
I dati personali saranno trattati in conformità alle disposizioni contenute nel regolamento UE 2016/679.
Come candidarsi
Invia il tuo CV aggiornato a con oggetto:
" Candidatura Data engineer - GCP– [Tuo Nome]"
Un Data Engineer in Italia si occupa di progettare, costruire e mantenere infrastrutture di dati, assicurando la qualità e l'integrità dei dati. Gestisce l'archiviazione, l'elaborazione e la sicurezza dei dati, lavorando a stretto contatto con Data Scientist e analisti.
Per un Data Engineer in Italia, è richiesta una laurea in Informatica, Ingegneria o discipline correlate. Certificazioni come AWS Certified Data Analytics o Google Cloud Certified - Professional Data Engineer possono essere vantaggiose. Esperienza con linguaggi di programmazione come Python, Java e SQL è fondamentale.
La fascia salariale per un Data Engineer in Italia varia da 35.000 a 70.000 euro l'anno, a seconda dell'esperienza e della localizzazione. Nelle grandi città come Milano e Roma, i salari tendono ad essere più alti, mentre in altre regioni possono essere più bassi.
Un Data Engineer in Italia può avanzare verso ruoli come Senior Data Engineer, Data Architect o posizioni di leadership come Data Director. Con l'esperienza, può anche passare a ruoli più strategici, come consulente o responsabile di progetti di data analytics.
Per essere un Data Engineer di successo in Italia, è necessario avere solide competenze in programmazione, conoscenza delle architetture di dati e esperienza con strumenti di data processing come Apache Spark o Hadoop. La capacità di lavorare con database relazionali e NoSQL, nonché la conoscenza di pratiche di sicurezza dei dati, è altresì fondamentale.
