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Flexera
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1001 – 5000 Dipendenti
Sponsor per visto H1BCloud computingImpresaSaaS
Flexera sviluppa software per la gestione e l’ottimizzazione degli asset tecnologici destinato alle organizzazioni che amministrano ambienti IT complessi. La sua piattaforma Flexera One offre una visione unificata degli asset software, SaaS, hardware e cloud, aiutando i team a monitorare la spesa SaaS, gestire le licenze software e seguire il ciclo di vita degli asset IT. Flexera integra inoltre la gestione degli asset IT con le pratiche FinOps, fornendo ai team finanziari e tecnologici strumenti per comprendere i costi del cloud, migliorare l’uso delle risorse e affrontare i rischi di sicurezza e conformità normativa. I suoi prodotti aiutano le aziende a prendere decisioni informate sulla spesa e sulle operazioni tecnologiche.
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Offerte dell’azienda

Staff Data Engineer, lakehouse Databricks (India, ibrido)

Guida le piattaforme lakehouse Databricks e backend Python di Flexera. Supporta prodotti SaaS aziendali per l’ottimizzazione dei costi tecnologici, l’analisi dei dati e l’IA/ML.

INIndiaIbridoTempo pienoLeadLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei dati
AWSAzureCloudFlaskPostgresPythonRDBMSSparkTerraform

Descrizione

  • Guidare l’architettura e lo sviluppo di sistemi backend e API scalabili e nativi del cloud.
  • Sviluppare e gestire servizi API in Python, come FastAPI, che consentono l’accesso alle funzionalità della piattaforma dati.
  • Progettare e ottimizzare schemi, indici, query e migrazioni degli schemi PostgreSQL.
  • Definire l’indirizzo tecnico per affidabilità, scalabilità, prestazioni ed efficienza dei costi dei carichi di lavoro ad alta intensità di dati.
  • Guidare progetti backend complessi dalla progettazione iniziale al rilascio in produzione e alla gestione continua.
  • Gestire le pipeline CI/CD con GitHub Actions e Terraform e distribuire le modifiche in produzione.
  • Diagnosticare problemi relativi ad API, database e pipeline di dati.
  • Collaborare con i team di data engineering, frontend, piattaforma e SRE.
  • Definire standard di ingegneria per qualità del codice, test, CI/CD, osservabilità e pratiche operative.
  • Fornire consulenza ai team su progettazioni e implementazioni tecniche.
  • Fare da mentore a ingegneri junior e senior.
  • Applicare le pratiche più attuali nei sistemi backend, nelle piattaforme cloud e nell’ingegneria dei dati su larga scala.
  • Guidare la progettazione e le prestazioni del lakehouse Databricks di Flexera per analisi dei dati, IA/ML e sviluppo dei prodotti.

Requisiti

  • Laurea o laurea magistrale in informatica o ingegneria, oppure esperienza pratica equivalente.
  • Almeno 8 anni di esperienza nell’ingegneria backend.
  • Esperienza pratica nello sviluppo di applicazioni e servizi Python, comprese API in produzione.
  • Ottime competenze nei database relazionali, preferibilmente PostgreSQL, inclusi progettazione degli schemi, sviluppo e ottimizzazione di query complesse, strumenti di migrazione come Flyway e analisi delle prestazioni dei piani di query.
  • Esperienza nella progettazione, realizzazione, distribuzione e gestione di API REST con FastAPI, Flask o un framework equivalente.
  • Esperienza nella realizzazione e 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 equivalente.
  • Capacità di predisporre risorse cloud in autonomia.
  • Esperienza nella realizzazione di piattaforme dati o analitiche su larga scala.
  • Solida esperienza in osservabilità, monitoraggio, tracciamento distribuito, profilazione delle query e risoluzione dei problemi di latenza.
  • Esperienza con requisiti di sicurezza, conformità e SaaS aziendali.
  • Esperienza in FinOps, ottimizzazione dei costi cloud o piattaforme SaaS aziendali.
  • Esperienza con AWS, inclusi ECS/Fargate, RDS, S3, IAM e Secrets Manager.
  • Esperienza nella realizzazione di sistemi backend basati sull’IA, compresi flussi di lavoro basati su LLM o agenti.
  • Preferibile: esperienza con la modalità Direct Lake di Power BI e la modellazione semantica per l’analisi dei dati nei lakehouse.
  • Preferibile: familiarità con Mosaic AI, le funzionalità di IA generativa di Databricks o le implementazioni di feature store.
  • Preferibile: 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 i responsabili tecnici senior.
  • Cultura collaborativa, inclusiva e orientata alla tecnologia.
  • Pari opportunità di lavoro.
  • Adeguamenti sul luogo di lavoro disponibili su richiesta.

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