Ness Digital Engineering
Ness Digital Engineering

Ness Digital Engineering è un’azienda globale di ingegneria digitale e servizi tecnologici che collabora con grandi organizzazioni per modernizzare i propri ecosistemi tecnologici, sviluppare piattaforme cloud native e realizzare prodotti di dati, intelligenza artificiale e software. Fondata nel 1999, l’azienda vanta oltre 25 anni di esperienza nell’ingegneria e opera secondo un modello di delivery guidato dalla consulenza, focalizzato sulla creazione e sulla gestione di soluzioni tecnologiche.

Le sue attività comprendono cloud, dati, intelligenza artificiale e automazione dei flussi di lavoro aziendali, con il supporto della piattaforma di ingegneria ATONIS basata sull’intelligenza artificiale. Ness collabora con provider come AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Snowflake, Databricks, Confluent e Salesforce, servendo organizzazioni nei settori dei servizi finanziari, della produzione e dei trasporti, dei media e dell’intrattenimento, della vendita al dettaglio, del private equity e della sanità.

Ingegnere senior dei dati – Ness Digital Engineering (ibrido, India)

Crea pipeline di dati scalabili con Python e Spark in Ness Digital Engineering. Sviluppa soluzioni per piattaforme dati con AWS, Databricks e Snowflake.

Descrizione

  • Crea pipeline di dati scalabili con Python e Spark/PySpark
  • Sviluppa, correggi, testa e ottimizza soluzioni dati per la produzione
  • Utilizza Databricks, Snowflake e moderne piattaforme dati
  • Crea e distribuisci soluzioni dati su AWS
  • Segui solide pratiche di ingegneria del software e programmazione

Requisiti

  • Porta circa cinque anni di esperienza pratica nell’ingegneria dei dati
  • Dimostra solide competenze di programmazione e debugging, con particolare attenzione a Python
  • Ha esperienza pratica con Spark o PySpark
  • Porta esperienza con AWS e Databricks o Snowflake
  • Ha esperienza in produzione nella creazione e nel supporto di pipeline di dati
  • È preferibile un’esperienza nei servizi finanziari
  • È preferibile un’esperienza con Dagster o un’altra piattaforma di orchestrazione dei dati
  • È preferibile un’esperienza nell’ingegneria dei dati cloud native