Stefanini LATAM
Stefanini LATAM
Stefanini LATAM è un fornitore di soluzioni tecnologiche focalizzato sulla trasformazione digitale e sulla modernizzazione aziendale. Con oltre 30 anni di esperienza, l’azienda aiuta le organizzazioni a migliorare i modelli operativi e l’esperienza dei clienti attraverso l’automazione, l’intelligenza artificiale, la cybersicurezza e l’analisi dei dati. Il suo lavoro combina consulenza e implementazione tecnologica, supportando i clienti nell’individuazione di opportunità per ottimizzare i processi, rispondere alle mutevoli condizioni del mercato e perseguire una crescita sostenibile.

Junior Data Engineer

Entra in Stefanini LATAM come Junior Data Engineer per sviluppare pipeline ETL ed ELT su Google Cloud. Lavorerai con Python, SQL, Spark, BigQuery e Airflow per creare soluzioni dati cloud.

Descrizione

  • Progettare, sviluppare e mantenere pipeline di dati ETL ed ELT batch e basate su eventi
  • Implementare soluzioni di elaborazione e archiviazione dei dati su Google Cloud Platform
  • Creare processi dati con Python, SQL e Spark o PySpark
  • Lavorare con BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, Dataproc e Pub/Sub
  • Implementare e mantenere flussi di lavoro di orchestrazione con Airflow e Cloud Composer
  • Contribuire allo sviluppo e all’evoluzione delle architetture Data Lake, Data Warehouse e/o Lakehouse
  • Progettare e ottimizzare modelli dati per l’elaborazione delle informazioni e l’analisi
  • Automatizzare processi e distribuzioni attraverso pratiche CI/CD e Infrastructure as Code, preferibilmente con Terraform
  • Stabilire controlli per la qualità, l’integrità, la tracciabilità e la disponibilità dei dati
  • Ottimizzare pipeline, query e processi per migliorare prestazioni, scalabilità e uso efficiente delle risorse
  • Contribuire alle migrazioni delle piattaforme dati cloud e alle iniziative di modernizzazione
  • Collaborare con i team di Architettura, Data Science, BI, Sviluppo e business
  • Documentare architetture, pipeline, modelli e soluzioni implementati
  • Fornire supporto tecnico al team e promuovere le migliori pratiche di data engineering

Requisiti

  • Conoscenza di Google Cloud Platform (GCP)
  • Esperienza o conoscenza di BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e/o Dataproc, Pub/Sub, Python, SQL avanzato e Apache Spark o PySpark
  • Esperienza nello sviluppo di pipeline ETL ed ELT
  • Conoscenza della modellazione e trasformazione dei dati
  • Conoscenza di Airflow o Cloud Composer per l’orchestrazione
  • La conoscenza di dbt e/o Dataform, Terraform, Git e dei processi CI/CD è preferibile
  • Conoscenza delle architetture Data Lake, Data Warehouse e/o Lakehouse
  • Conoscenza di Hadoop e/o Kafka
  • Conoscenza di database relazionali e NoSQL
  • Conoscenza di Machine Learning e/o Vertex AI
  • Conoscenza della governance e della qualità dei dati

Benefit

  • Non sono indicati benefit specifici; è presente una sezione dedicata ai benefit di Stefanini senza ulteriori dettagli

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