Bitful è una società di consulenza tecnologica che collabora con organizzazioni nei settori delle telecomunicazioni, della pubblica amministrazione, della difesa, della logistica e della sanità. I suoi servizi includono infrastrutture cloud, consulenza sull’analisi dei dati e progettazione e sviluppo di software personalizzato. L’azienda descrive il proprio approccio come incentrato sulle persone, con l’obiettivo di ampliare l’accesso alla tecnologia e creare opportunità nelle comunità svantaggiate. Bitful condivide inoltre i profitti e ne destina una parte a programmi di mentoring tecnologico.
Ingegnere senior dei dati, Databricks
Crea pipeline lakehouse e set di dati in Databricks per report, machine learning e analisi. Supporta i team di finanza, vendite, catena di approvvigionamento e marketing.
Descrizione
- Crea e gestisce pipeline e set di dati che consentono di realizzare report, visualizzazioni, attività di machine learning e decisioni informate nelle diverse funzioni aziendali.
- Sviluppa pipeline scalabili e set di dati riutilizzabili in un lakehouse Databricks.
- Acquisisce, convalida, pulisce e trasforma dati strutturati e non strutturati con Python, PySpark e SQL.
- Crea modelli di dati e set di dati per i report in Tableau e strumenti come Spotfire.
- Collega gli attuali data warehouse e sistemi di reporting alle moderne piattaforme cloud di analisi.
- Rafforza l’affidabilità delle pipeline, la qualità dei dati e la velocità di elaborazione.
- Definisce pratiche di test automatizzati, monitoraggio, documentazione e CI/CD.
- Collabora con analisti, architetti, sviluppatori e stakeholder aziendali per fornire soluzioni dati utili.
- Guida il lavoro tecnico, revisiona il codice e fa da mentore ad altri ingegneri dei dati.
Requisiti
- Almeno sette anni di esperienza nell’ingegneria dei dati, inclusa la creazione e la gestione di pipeline di dati in produzione.
- Ottima conoscenza di SQL e solide competenze di modellazione dei dati, progettazione di database e data warehousing.
- Esperienza pratica con Databricks, Apache Spark e piattaforme di dati cloud.
- Ottima padronanza di Python e PySpark.
- Esperienza nella creazione di pipeline ETL/ELT e nel collegamento di dati provenienti da più sistemi sorgente.
- Esperienza nella preparazione di set di dati affidabili per Tableau o strumenti simili di business intelligence.
- Familiarità con il controllo versione, i test automatizzati e CI/CD.
- Capacità di diagnosticare problemi complessi relativi ai dati e migliorare le prestazioni delle pipeline.
- Comunicazione efficace ed esperienza di collaborazione con team tecnici e stakeholder aziendali.
- È preferibile avere esperienza con Spotfire, Oracle, Informatica, R o la virtualizzazione dei dati.
- È preferibile una certificazione Databricks.