Data Engineer - Rome - Velo Solutions

Rome, Italy

154 days ago

Description

MICROSOFT AZURE & FABRIC SPECIALIST
Come Data Engineer, progetterai e svilupperai l'infrastruttura dati che costituisce la spina dorsale delle nostre operazioni. Le tue soluzioni trasformeranno milioni di record in insight azionabili, supportando la crescita e l'innovazione aziendale.

Requirements

Esperienza Professionale:

3-5 anni di esperienza in data engineering, ETL development o ruoli analoghi
Minimo 2 anni di esperienza hands-on con Azure Data Services
Esperienza comprovata in progetti enterprise di data warehousing e analytics
Background in ambienti cloud-native e architetture distribuite

Competenze Tecniche:

Solida conoscenza dei concetti di data warehousing e data lake
Esperienza con big data processing
Familiarità con metodologie DevOps e deployment automation
Conoscenza di data governance e security best practices

Soft Skills:

Problem-solving: Capacità di analizzare problemi complessi e trovare soluzioni innovative
Comunicazione: Abilità di tradurre requisiti business in soluzioni tecniche
Collaborazione: Esperienza nel lavorare con team cross-funzionali (analysts, scientists, business users)
Adaptability: Mentalità di continuous learning per rimanere aggiornato sulle tecnologie emergenti

Plus che Fanno la Differenza:

Certificazioni Microsoft: Azure Data Engineer Associate, Fabric Data Engineer Associate
Esperienza con machine learning e AI services su Azure
Background in settori specifici (business information, financial services, utilities)

Bonuses

€75K-€85K

Benefits

Responsibilities

Data Ingestion e Integration

Progettare e implementare processi di acquisizione dati da fonti eterogenee (database, file, API)
Utilizzare Azure Data Factory per orchestrare l'estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) da applicazioni cloud verso Azure Blob Storage e Azure Data Lake

Data Transformation e Processing

Sviluppare trasformazioni dati large-scale utilizzando Azure Databricks, Synapse Analytics
Creare processi ETL/ELT complessi con Azure Databricks e/o Azure Synapse Analytics per preparare i dati per analisi e reporting
Implementare data cleansing, validation e enrichment utilizzando PySpark e Python

Data Storage e Management

Selezionare e gestire soluzioni di storage appropriate
Implementare strategie di data tiering e lifecycle management
Gestire data retention policies e archiving strategies

Data Modeling e Analysis

Progettare modelli dati per workload analitici
Implementare dimensional modeling (star schema, snowflake) per data warehouse

Data Governance e Security

Configurare encryption at-rest e in-transit per proteggere dati sensibili
Monitorare data quality e implementare data lineage tracking
Stabilire data retention policies e compliance con normative (GDPR, CCPA)

DevOps e Automation

Automatizzare data pipelines utilizzando Azure DevOps per CI/CD
Gestire deployment environments (dev, test, prod) e release management