EXL
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EXL è un'azienda di consulenza e servizi alle imprese che aiuta le organizzazioni a utilizzare dati, analisi e tecnologia per migliorare le proprie attività e prendere decisioni più efficaci. Le sue attività comprendono la gestione operativa, l'analisi a supporto delle decisioni e la trasformazione digitale, con esperienza nei settori della sanità, delle assicurazioni, della finanza e della logistica. EXL combina la data science con una concreta esperienza aziendale per sviluppare soluzioni adatte agli obiettivi, al modello operativo e al contesto di ciascuna organizzazione.

Data Engineer di livello intermedio-senior - Ibrido a Noida

Entra in EXL come Data Engineer di livello intermedio-senior a Noida, con modalità ibrida, per sviluppare piattaforme scalabili con Databricks e Snowflake. Realizza pipeline ETL/ELT, modelli di dati e soluzioni di analisi cloud con Python, SQL e Spark.

Descrizione

  • Collabora con data engineer senior e architetti per sviluppare, ottimizzare e supportare pipeline e flussi di dati scalabili.
  • Crea processi ETL/ELT con Databricks, Spark, Python e SQL.
  • Progetta e implementa framework di ingestione per dati strutturati e non strutturati.
  • Sviluppa e gestisci modelli di dati, data mart e dataset analitici in Snowflake.
  • Monitora le operazioni delle pipeline e migliora prestazioni, affidabilità e scalabilità.
  • Collabora con stakeholder, analisti e data scientist per chiarire i requisiti e fornire soluzioni di dati.
  • Contribuisci alle discussioni sull’architettura, alle prove di concetto e alle iniziative di miglioramento dei processi.
  • Documenta i flussi di dati, i progetti tecnici e i dettagli di implementazione per il supporto operativo e la condivisione delle conoscenze.
  • Applica standard di qualità, sicurezza e governance dei dati su tutte le piattaforme dati.

Requisiti

  • Laurea triennale o magistrale in informatica, tecnologie dell’informazione, ingegneria, data science o in una disciplina tecnica correlata.
  • Solida conoscenza di SQL e dei concetti fondamentali dei database.
  • Padronanza di Python o di un linguaggio di programmazione comparabile.
  • Conoscenza di data warehousing, workflow ETL/ELT e modellazione dei dati.
  • Esperienza con Databricks, Apache Spark, Snowflake o piattaforme dati cloud maturata tramite progetti, tirocini, certificazioni, hackathon o attività personali.
  • La familiarità di base con Azure, AWS o Google Cloud Platform costituisce un vantaggio.
  • Spiccate capacità analitiche e di problem solving, con entusiasmo per l’apprendimento delle moderne tecnologie di data engineering.
  • Efficaci capacità di comunicazione e collaborazione.

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