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ProsperOps
ProsperOps
51 – 200 Dipendenti
B2BImpresaSaaS
ProsperOps è un’azienda SaaS specializzata nell’automazione autonoma del FinOps per le organizzazioni che eseguono carichi di lavoro su AWS, Google Cloud e Microsoft Azure. La sua piattaforma aiuta i team FinOps e DevOps a gestire la spesa per il cloud attraverso l’ottimizzazione delle tariffe basata sull’IA, la gestione automatizzata degli impegni, la pianificazione delle risorse e l’ottimizzazione dei carichi di lavoro. Analizzando continuamente i dati di fatturazione e adeguando impegni e pianificazioni, ProsperOps mira a migliorare l’efficienza del cloud, limitare il rischio di dipendenza e ridurre la spesa non necessaria. L’azienda offre inoltre funzionalità di reportistica, benchmarking e showback per favorire una maggiore visibilità dei costi e decisioni più consapevoli in ambito finanziario e cloud.
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Offerte dell’azienda

Staff Data Engineer

Guida la progettazione di API Python e piattaforme dati scalabili per ottimizzare i costi cloud con PostgreSQL e Databricks. Definisci l’architettura backend, i flussi di lavoro AI e le operazioni in produzione.

INIndiaIbridoTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei dati
AWSAzureCloudFlaskPostgresPythonRDBMSSparkTerraform

Descrizione

  • Progetta e fai evolvere sistemi backend e API scalabili e nativi del cloud.
  • Sviluppa e gestisci servizi API Python, come FastAPI, che rendono disponibili le funzionalità della piattaforma dati.
  • Progetta schemi PostgreSQL e migliora indicizzazione, prestazioni delle query e migrazioni.
  • Definisci l’indirizzo tecnico per affidabilità, scalabilità, prestazioni ed efficienza dei costi nei carichi di lavoro ad alta intensità di dati.
  • Guida iniziative backend complesse dalla progettazione iniziale al rilascio in produzione e alla maturità operativa.
  • Gestisci pipeline CI/CD con GitHub Actions e Terraform e distribuisci le modifiche in produzione.
  • Individua e diagnostica problemi in API, database e pipeline dati.
  • Collabora con i team di data engineering, frontend, platform e SRE.
  • Definisci gli standard di ingegneria per qualità del codice, test, CI/CD, osservabilità e operations.
  • Esamina progetti e implementazioni dei vari team e fornisci indicazioni.
  • Fai da mentor a ingegneri con diversi livelli di esperienza.
  • Applica gli sviluppi del settore ai sistemi backend, alle piattaforme cloud e al data engineering su larga scala.

Requisiti

  • Laurea o laurea magistrale in informatica, ingegneria o esperienza pratica equivalente.
  • Almeno otto anni di esperienza nell’ingegneria backend.
  • Esperienza pratica nello sviluppo di applicazioni e servizi Python, comprese API e servizi in produzione.
  • Solida esperienza con database relazionali, preferibilmente PostgreSQL.
  • Esperienza nella progettazione di schemi, nello sviluppo e nell’ottimizzazione di query complesse, nell’uso di strumenti di migrazione come Flyway e nel debugging delle prestazioni tramite piani di esecuzione delle query.
  • Esperienza nella progettazione, nello sviluppo, nella distribuzione e nella gestione operativa di API REST con FastAPI, Flask o un framework equivalente.
  • Esperienza nella creazione e nella manutenzione dell’automazione dei deployment CI/CD con GitHub Actions, Azure DevOps o strumenti simili.
  • Esperienza con l’infrastruttura come codice tramite Terraform o uno strumento comparabile.
  • Esperienza nella creazione di piattaforme dati o analytics su larga scala.
  • Solida conoscenza di osservabilità, monitoraggio, tracing distribuito, profilazione delle query e diagnosi della latenza.
  • Esperienza con requisiti di sicurezza, conformità e SaaS enterprise.
  • Esperienza precedente in FinOps, ottimizzazione dei costi cloud o piattaforme SaaS enterprise.
  • Esperienza con AWS, inclusi ECS/Fargate, RDS, S3, IAM e Secrets Manager.
  • Esperienza nella creazione di sistemi backend abilitati all’AI, inclusi flussi di lavoro basati su LLM o agenti.
  • Preferibile, ma non obbligatorio: Power BI Direct Lake e modellazione semantica per analytics lakehouse.
  • Preferibile, ma non obbligatorio: Mosaic AI, funzionalità GenAI di Databricks o implementazioni di Feature Store.
  • Preferibile, ma non obbligatorio: contributi a Spark open source, contenuti per la community Databricks o certificazioni come Databricks Certified Data Engineer Professional.

Benefit

  • Retribuzione competitiva.
  • Modalità di lavoro flessibili.
  • Percorsi di crescita definiti per leader tecnici senior.
  • Team da remoto all’interno della regione in cui viene pubblicizzato il ruolo.
  • Datore di lavoro che garantisce pari opportunità.
  • Sono disponibili accomodamenti per i candidati che ne hanno bisogno.

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Guida l’affidabilità della manutenzione, la pianificazione, la programmazione e l’esecuzione dei progetti nell’impianto remoto di lavorazione dell’oro di Northern Star Resources, in Alaska. Migliora la gestione del lavoro e le prestazioni delle attrezzature in tutto il sito.

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Guida la progettazione e il miglioramento dei programmi di coaching sulle interazioni con i clienti presso NYCM Insurance. Utilizza metriche di coaching e feedback dei clienti per rafforzare le prestazioni e la coerenza dei team a contatto con il pubblico.

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