Netomi
Netomi
Netomi sviluppa soluzioni per l’esperienza del cliente basate sull’IA, destinate ai team aziendali di assistenza clienti. Il suo Agentic OS si integra con i sistemi aziendali esistenti e utilizza l’IA generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni per automatizzare le richieste di routine, supportare gli operatori e migliorare il servizio tramite e-mail, chat, messaggistica, SMS, social media, ricerca e voce. L’azienda si concentra su un’assistenza clienti sicura, proattiva e predittiva per i marchi globali, con applicazioni nei settori della consulenza, della logistica e del marketing. Il team di Netomi è in crescita e lavora sull’IA aziendale, sul supporto omnicanale e sulle tecnologie di automazione, creando opportunità per chi è interessato a sviluppare strumenti pratici per l’assistenza clienti moderna.

Data Engineer I – Netomi (Da remoto in India)

Unisciti a Netomi come Data Engineer I per sviluppare pipeline scalabili e analisi per la sua piattaforma enterprise di customer experience basata su IA agentica. Il ruolo supporta prodotti dati, insight in tempo reale e iniziative per la qualità del prodotto.

Descrizione

  • Progettare e fornire pipeline di dati sicure, affidabili e scalabili con piattaforme tra cui Spark, Databricks, Airflow e Snowflake.
  • Creare flussi di lavoro ETL ed ELT che acquisiscano dati strutturati e non strutturati.
  • Condurre analisi esplorative dei dati per identificare tendenze, verificare la qualità dei dati e orientare i prodotti dati e le decisioni aziendali.
  • Collaborare con data scientist, analisti e ingegneri del software per creare modelli destinati ad analisi affidabili e insight in tempo reale.
  • Sviluppare applicazioni Python manutenibili, supportate da test unitari e di integrazione completi.
  • Assumersi la responsabilità della consegna delle funzionalità dall’inizio alla fine all’interno di un team agile e collaborativo.
  • Guidare analisi complesse di dati e tendenze con gli stakeholder di data science, prodotto, ingegneria e customer success.
  • Valutare le iniziative di product operations e creare e distribuire scorecard e report.
  • Utilizzare i dati dei clienti e dell’azienda per scoprire e perseguire nuove opportunità.
  • Contribuire allo sviluppo di policy, processi e strumenti per affrontare i problemi di qualità del prodotto.

Requisiti

  • Laurea triennale o magistrale in informatica, ingegneria o disciplina affine.
  • Almeno due anni di esperienza pratica nell’ingegneria dei dati o nello sviluppo software backend.
  • Solida conoscenza dei database relazionali, inclusi RDS, MySQL e PostgreSQL.
  • Esperienza nell’utilizzo di Apache Kafka o RabbitMQ per creare sistemi asincroni e disaccoppiati.
  • Conoscenza avanzata di Python e SQL, oltre a esperienza con uno strumento di orchestrazione delle pipeline di dati come Apache Airflow, Luigi o Prefect.
  • Esperienza significativa con piattaforme dati cloud come AWS Redshift, GCP BigQuery, Snowflake o Databricks.
  • Ottima padronanza della modellazione dei dati, del data warehousing e dei sistemi distribuiti.
  • Conoscenza pratica delle pratiche DevOps, tra cui CI/CD, infrastruttura come codice e containerizzazione con Docker o Kubernetes.
  • Esperienza con soluzioni abilitate dall’IA/ML o interesse a collaborare con team di data science.
  • Conoscenza dei requisiti di sicurezza e privacy dei dati, come GDPR e HIPAA.
  • Familiarità con il prompt engineering e con il modo in cui i sistemi basati su LLM utilizzano i dati e interagiscono con essi.

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