NOV
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NOV sviluppa apparecchiature, tecnologie e servizi digitali per il settore energetico, con una lunga storia di innovazione che risale al 1862. Le sue soluzioni supportano le operazioni nei giacimenti petroliferi, aiutando i clienti a produrre energia in modo sicuro ed efficiente e contribuendo al contempo alla transizione del settore verso pratiche più sostenibili. Il portafoglio di NOV comprende MYNOV, una piattaforma di accesso singolo che collega gli utenti a diverse applicazioni e servizi NOV. L’azienda riunisce competenze nella produzione, nella consulenza e nel settore energetico per supportare i clienti in tutto il comparto globale dell’energia.

Senior Data Engineer presso NOV (ibrido)

Sviluppa pipeline di dati scalabili e piattaforme analitiche per le attività di perforazione ed energia di NOV. Contribuisci alla manutenzione basata sulle condizioni, all’ottimizzazione della perforazione e alle iniziative di machine learning.

Descrizione

  • Crea e ottimizza pipeline di dati ad alte prestazioni per analisi, manutenzione basata sulle condizioni e metriche di ottimizzazione della perforazione.
  • Sviluppa, implementa e supporta pipeline ETL/ELT affidabili, batch e streaming, per dati strutturati, non strutturati, di serie temporali e provenienti da sensori ad alta frequenza.
  • Progetta modelli di dati, feature e architetture per la reportistica, l’analisi operativa, la data science, il machine learning e i casi d’uso dell’intelligenza artificiale.
  • Definisci controlli di qualità dei dati, monitoraggio, test, osservabilità e pratiche CI/CD per sistemi di produzione affidabili.
  • Collabora con i team di ingegneria, data science e operations per preparare i dati, sviluppare feature, creare analisi e implementare modelli predittivi e di machine learning.
  • Fornisci una leadership tecnica concreta, promuovi solide pratiche di ingegneria e fai da mentore ai colleghi.
  • Trasforma le esigenze operative in soluzioni scalabili per dati e analisi, gestendo i rischi relativi a prestazioni, qualità e affidabilità.

Requisiti

  • Laurea triennale o magistrale in informatica, ingegneria informatica, ingegneria dei dati o in un campo correlato.
  • Almeno cinque anni di esperienza professionale nell’ingegneria dei dati, nell’ingegneria del software o in un ruolo comparabile incentrato sui dati.
  • Esperienza pratica avanzata con Python, PySpark, SQL e moderni strumenti di ingegneria dei dati.
  • Comprovata esperienza nella progettazione e gestione di pipeline di dati scalabili batch e streaming.
  • Solida conoscenza della modellazione dei dati, di ETL/ELT, dell’elaborazione distribuita e delle architetture di dati cloud o ibride.
  • Esperienza con Databricks, Spark, SQL Server, data lake e database SQL o NoSQL.
  • Familiarità con Git, test automatizzati, CI/CD e automazione dei deployment.
  • Competenze di leadership tecnica e capacità di collaborare con i team di ingegneria, data science e operations.
  • Preferibile: esperienza in data science, machine learning o IA, inclusa l’implementazione di modelli analitici o predittivi.
  • Preferibile: esperienza nella manutenzione predittiva, nel rilevamento delle anomalie, nel monitoraggio delle apparecchiature o nell’ottimizzazione operativa.
  • Preferibile: esperienza con IoT industriale, telemetria, SCADA, WITSML o dati correlati alla tecnologia operativa.
  • Preferibile: conoscenza delle attività di perforazione, delle metriche di ottimizzazione della perforazione, della manutenzione basata sulle condizioni e dell’affidabilità delle apparecchiature.
  • Preferibile: certificazione Databricks o di ingegneria dei dati cloud.
  • Preferibile: esperienza con AWS o un’altra grande piattaforma cloud.
  • Preferibile: familiarità con le attività e le tecnologie del settore petrolifero e del gas.

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