Valtech
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Valtech è un’agenzia digitale globale che aiuta le organizzazioni a migliorare l’esperienza dei clienti e a far progredire le proprie attività digitali. Il suo lavoro riunisce tecnologia, marketing, dati e intelligenza artificiale per sostenere iniziative commerciali, la trasformazione digitale aziendale e migliori performance di marketing. Con team e uffici in tutto il mondo, Valtech collabora con le aziende su strategia digitale, innovazione dell’esperienza e uso pratico dei dati per plasmare futuri digitali più efficaci.

Senior Data Engineer da remoto in Macedonia del Nord presso Valtech

Entra in Valtech come Senior Data Engineer per sviluppare piattaforme dati cloud a supporto di analytics, IA, IA generativa e prodotti dati. Il ruolo si concentra su pipeline scalabili, architettura lakehouse, governance e distribuzione affidabile dei dati.

Descrizione

  • Creare e ottimizzare piattaforme dati cloud per analytics, IA e prodotti dati
  • Sviluppare pipeline affidabili batch, streaming e quasi in tempo reale con strumenti come Spark e Delta Lake
  • Creare flussi di ingestione, trasformazione e curatela per dati strutturati e non strutturati
  • Implementare architetture lakehouse e livelli medallion utilizzando Databricks o Fabric
  • Fornire dataset curati per analytics, machine learning, modellazione causale e ottimizzazione
  • Sviluppare flussi di dati per l’IA generativa che coinvolgano LLM, RAG, ricerca vettoriale e agenti
  • Progettare modelli di dati logici e fisici scalabili
  • Orchestrare i workflow con Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory o strumenti equivalenti
  • Applicare pratiche di governance, lineage, qualità, controllo degli accessi e sicurezza dei dati
  • Stabilire sistemi di monitoraggio per l’aggiornamento dei dati, l’affidabilità delle pipeline e le prestazioni degli SLA
  • Supportare i livelli di distribuzione dei dati, come API, input per le feature ed endpoint analitici
  • Ottimizzare pipeline e infrastruttura per prestazioni, scalabilità ed efficienza dei costi
  • Chiarire e perfezionare i requisiti aziendali con gli stakeholder
  • Collaborare con data scientist, ingegneri ML, analisti, team di piattaforma e stakeholder aziendali
  • Supportare l’adozione dei prodotti dati e promuovere le pratiche dell’ecosistema dati e IA

Requisiti

  • Esperienza senior nell’ingegneria dei dati
  • Esperienza pratica con Apache Spark e Delta Lake
  • Solide competenze di programmazione in Python e SQL
  • Esperienza comprovata nella creazione di pipeline di dati batch e streaming
  • Esperienza nella realizzazione di piattaforme dati pronte per la produzione
  • Solida conoscenza della modellazione dei dati e dei principi di qualità e governance dei dati
  • Esperienza pratica con i servizi dati AWS e Databricks Lakehouse, oppure con i servizi e gli strumenti Microsoft Azure/Fabric
  • Profonda esperienza in almeno una piattaforma AWS o Azure/Fabric
  • Esperienza con architetture lakehouse e sistemi di dati distribuiti
  • Solida comprensione di scalabilità, affidabilità e prestazioni delle pipeline
  • Ottime capacità di problem solving e approccio collaborativo al lavoro interfunzionale
  • La familiarità con Snowflake o GCP è utile ma non obbligatoria
  • L’esperienza in ambienti Agile o di consulenza costituisce un elemento preferenziale
  • Costituiscono un valore aggiunto l’esperienza con AWS e Azure/Fabric, IA generativa e sistemi di dati per l’IA, CI/CD per pipeline di dati, Terraform o CloudFormation, Kafka, ottimizzazione di Spark, analytics avanzati, carichi di lavoro ML, prodotti dati o piattaforme di analytics su larga scala
  • Non è specificato alcun titolo di studio

Benefit

  • Assicurazione sanitaria privata
  • Formazione e certificazione tramite un programma educativo
  • Programma di benessere
  • Caffè, bevande e snack gratuiti sul posto di lavoro
  • Cene aziendali
  • Attività aziendali come gite sugli sci, karting, laser tag, degustazioni di vino, picnic e corsi di cucina
  • Stipendio competitivo
  • 24 giorni di ferie
  • Eventi annuali per tutto il team
  • Progetti stimolanti
  • Cultura inclusiva con sostegno alla crescita professionale
  • Cultura del feedback aperto
  • Adattamenti ragionevoli durante i colloqui

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