Keep IT Simple
Keep IT Simple
Keep IT Simple (KIS) è un fornitore di servizi e soluzioni IT con sede nella Silicon Valley, al servizio di organizzazioni in California e oltre. Fondata nel 1988, l’azienda aiuta i clienti a gestire esigenze tecnologiche complesse attraverso servizi di cybersicurezza, virtualizzazione, soluzioni cloud e consulenza per le infrastrutture di rete. Le sue attività riguardano settori come la logistica, la sanità e la cybersicurezza, con particolare attenzione a una consulenza IT concreta, a soluzioni attente ai costi e a un servizio clienti reattivo.

Senior Data Engineer, Databricks e piattaforme dati e IA

Guida la progettazione di piattaforme dati Databricks per un’azienda globale nei settori assicurativo e della gestione patrimoniale. Abilita l’analisi cloud, l’IA e il machine learning, la governance e la modernizzazione aziendale.

Descrizione

  • Progetta e gestisce pipeline di dati scalabili con Databricks, Spark e tecnologie cloud.
  • Sviluppa e ottimizza framework di acquisizione dati in batch e in tempo reale.
  • Crea modelli di progettazione riutilizzabili e acceleratori per soluzioni dati aziendali.
  • Implementa qualità dei dati, osservabilità, lineage e governance nell’intero ecosistema dei dati.
  • Supporta iniziative su larga scala di modernizzazione dei dati e migrazione al cloud.
  • Progetta architetture Delta Lake e modelli di dati Medallion.
  • Sviluppa pipeline ETL ed ELT ottimizzate utilizzando notebook, workflow e Delta Live Tables di Databricks.
  • Definisce pratiche di ottimizzazione delle prestazioni e dei costi e di gestione dei carichi di lavoro.
  • Utilizza Unity Catalog per gestire governance, sicurezza e metadati dei dati.
  • Implementa pipeline CI/CD e infrastruttura come codice per le distribuzioni Databricks.
  • Progetta architetture dati cloud native per Azure e AWS.
  • Integra fonti aziendali, tra cui SQL Server, Oracle, API, SaaS e piattaforme di streaming.
  • Crea servizi dati resilienti e sicuri che soddisfino i requisiti di alta disponibilità e disaster recovery.
  • Collabora con i team infrastruttura e sicurezza per applicare controlli di sicurezza cloud e standard di conformità.
  • Crea e ottimizza prodotti dati per carichi di lavoro di IA, machine learning e IA generativa.
  • Sviluppa pipeline di feature engineering e dataset selezionati per l’addestramento e l’inferenza dei modelli.
  • Supporta database vettoriali, ricerca semantica, generazione aumentata dal recupero e applicazioni LLM.
  • Collabora con data scientist e ingegneri IA per portare in produzione soluzioni di machine learning.
  • Applica pratiche MLOps e DataOps per supportare la distribuzione scalabile di soluzioni IA.
  • Guida iniziative complesse di ingegneria dei dati.
  • Definisce standard architetturali, pratiche ingegneristiche e linee guida di sviluppo.
  • Fa da mentore a ingegneri junior e di livello intermedio.
  • Esamina le architetture e fornisce raccomandazioni tecniche.
  • Promuove automazione, osservabilità e pratiche di platform engineering.

Requisiti

  • Laurea in informatica, tecnologie dell’informazione, ingegneria o in un campo correlato.
  • Almeno 8 anni di esperienza nell’ingegneria dei dati, nel data warehousing o nello sviluppo di piattaforme dati.
  • Almeno 5 anni di esperienza pratica con Databricks e Apache Spark.
  • Esperienza nella progettazione e implementazione di piattaforme dati cloud su scala aziendale.
  • Esperienza nella guida di iniziative tecniche e nel mentoring di team di ingegneria.
  • Esperienza con Databricks, Apache Spark (PySpark e Spark SQL), Delta Lake, Delta Live Tables, Unity Catalog, data warehousing e modellazione dei dati.
  • Esperienza con Python, SQL e PowerShell o automazione tramite script.
  • Esperienza con Microsoft Azure, AWS e servizi cloud native per archiviazione e calcolo.
  • Esperienza con SQL Server, Oracle, PostgreSQL e database.
  • Esperienza con Azure Data Factory, Databricks Workflows, Kafka o streaming di eventi e API REST.
  • Esperienza con GitHub, Azure DevOps, pipeline CI/CD, Terraform e infrastruttura come codice.
  • Conoscenza di strumenti di monitoraggio e avviso, framework per la qualità dei dati, ottimizzazione delle prestazioni, logging e risoluzione dei problemi.
  • Conoscenza di pipeline di dati per il machine learning, feature store, MLOps, concetti di IA generativa, database vettoriali, generazione aumentata dal recupero, governance dell’IA e principi di IA responsabile.
  • Certificazioni preferenziali: Databricks Certified Data Engineer Professional, Azure Data Engineer Associate o AWS Data Analytics.
  • Costituisce titolo preferenziale l’esperienza in settori regolamentati, programmi aziendali di governance dei dati e integrazioni di IA in produzione.
  • Pensiero strategico, capacità di risoluzione dei problemi, leadership tecnica, progettazione architetturale, gestione degli stakeholder, capacità comunicative e di presentazione, miglioramento continuo, innovazione e adozione dell’IA, attenzione ai rischi e alla conformità.

Benefit

  • Rapporto contrattuale: collaboratore indipendente (Pessoa Jurídica, PJ).
  • Modalità di lavoro ibrida con possibilità di lavorare da remoto parte del tempo.

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