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 – Lavoro da remoto in Portogallo

Senior Data Engineer presso Valtech, impegnato nello sviluppo di piattaforme dati cloud a supporto di analisi, IA e prodotti dati in produzione. Il ruolo comprende pipeline scalabili, architettura lakehouse, GenAI e sistemi di machine learning.

Descrizione

  • Progettare, sviluppare e migliorare piattaforme dati cloud a supporto di analisi, IA e prodotti dati
  • Creare pipeline affidabili batch, streaming e quasi in tempo reale per informazioni strutturate e non strutturate
  • Sviluppare workflow per l’acquisizione, la trasformazione, la curatela e la distribuzione dei dati
  • Implementare soluzioni lakehouse e un’architettura a medaglione con Databricks o Fabric
  • Produrre dataset curati per analisi, machine learning, modellazione causale, ottimizzazione, GenAI, RAG e applicazioni basate su agenti
  • Applicare MLflow, Unity Catalog, Azure ML e strumenti di piattaforma analoghi per supportare sistemi di IA in produzione
  • Creare modelli di dati e coordinare i workflow con Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory o strumenti analoghi
  • Definire pratiche per governance, lineage, qualità, controllo degli accessi e osservabilità dei dati
  • Monitorare l’aggiornamento dei dati, l’affidabilità delle pipeline, le prestazioni degli SLA, la scalabilità, l’efficienza e i costi
  • Fornire API, input per le feature ed endpoint analitici per applicazioni downstream di machine learning e IA
  • Chiarire e perfezionare le esigenze aziendali attraverso la collaborazione e l’analisi con gli stakeholder
  • Collaborare a stretto contatto con data scientist, ML engineer, analisti, team di piattaforma e stakeholder aziendali
  • Contribuire all’adozione dei prodotti dati e all’evoluzione delle pratiche relative a dati e IA

Requisiti

  • Esperienza pratica con Apache Spark e Delta Lake
  • Solide competenze di programmazione in Python e SQL
  • Esperienza comprovata nella creazione di pipeline batch e streaming e di piattaforme dati di livello produttivo
  • Solida conoscenza della modellazione, della qualità e dei principi di governance dei dati
  • Esperienza pratica con i servizi dati AWS e Databricks Lakehouse, oppure con Microsoft Azure/Fabric e strumenti correlati
  • Esperienza con architetture lakehouse e sistemi di dati distribuiti
  • Ottima comprensione della scalabilità, dell’affidabilità e delle prestazioni delle pipeline
  • Curiosità e spiccate capacità di problem solving
  • Esperienza di collaborazione in team interfunzionali
  • L’esperienza in contesti agili o di consulenza costituisce un titolo preferenziale
  • La familiarità con Snowflake o GCP costituisce un plus, ma non è obbligatoria
  • È auspicabile, ma non obbligatoria, un’esperienza con AWS e Azure/Fabric, GenAI e sistemi dati per l’IA, CI/CD delle pipeline dati e infrastruttura come codice
  • È preziosa un’ulteriore esperienza con Kafka, ottimizzazione di Spark, carichi di lavoro avanzati di analisi e machine learning o piattaforme di analisi su larga scala

Benefit

  • Flessibilità per il lavoro da remoto e ibrido, a seconda del Paese
  • Crescita professionale attraverso la mobilità internazionale e programmi di sviluppo professionale
  • Opportunità di apprendimento con strumenti attuali, formazione ed esperti del settore
  • Pacchetto retributivo competitivo

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