Data Engineer (GCP Landscape)

• Approfondire la conoscenza dei big data & analytics a 360°: data architecture, data management, data ingestion, data orchestration e data visualization focalizzandoti sul moderno ecosistema Google Cloud (GCP)
• Progettare e ottimizzare moderne pipeline ELT/ETL e modelli di dati all'interno del data warehouse BigQuery
• Sviluppare e governare la logica di trasformazione del dato in modo collaborativo e versionato utilizzando Dataform (e l'approccio Analytics Engineering)
• Implementare e gestire microservizi o script di elaborazione dati containerizzati in modalità serverless tramite Cloud Run
• Definire e sviluppare semantic layers aziendali robusti, metriche centralizzate e modelli di Business Intelligence evoluti utilizzando LookML (Looker)
• Sviluppare hard skills nell'utilizzo delle tecnologie cloud/BI di ultima generazione e soft skills per relazionarsi con il cliente e il proprio team di lavoro
• Capacità di muoversi e interagire in un ambiente internazionale, rapido e dinamico assumendosi gradualmente maggiori responsabilità e autonomia nei tasks

• 2/4 anni di esperienza con tecnologie come SQL (ottima conoscenza di SQL), Python, modellazione dati (dimensionale/relazionale) e concetti di data warehousing
• Costituisce un forte plus l'esperienza (o una forte motivazione ad approfondire) l'architettura dati su GCP, nello specifico: BigQuery per lo storage/analytics, Dataform per la data transformation guidata da codice, Cloud Run per l'orchestrazione o servizi containerizzati, e LookML per la modellazione semantica della BI
• Team player: un buon giocatore di squadra è una persona altruista, dinamica, entusiasta, resiliente e positiva
• Capacità di elaborare informazioni aziendali complesse e di presentarle con sensibilità agli stakeholder aziendali
• Conoscenza lingua italiano e inglese: B2 (verrà testata in sede di colloquio)

esperienza (o una forte motivazione ad approfondire) l'architettura dati su GCP, nello specifico: BigQuery per lo storage/analytics, Dataform per la data transformation guidata da codice, Cloud Run per l'orchestrazione o servizi containerizzati, e LookML per la modellazione semantica della BI

• academy interne e centri di eccellenza qualificati con possibilità di ottenere certificazioni ufficiali Google Cloud (es. Professional Data Engineer) e per i tools più utilizzati nel campo dei big data & analytics: Google BigQuery, Looker, Dataform, Qlik, PowerBI, Tableau, AWS Redshift, Snowflake etc
• Never stop learning: formazione continua per tutto l'arco della carriera con 80 ore di training iniziale e successiva attività di coaching e mentoring
• Valutazioni semestrali del potenziale e della performance
• Ambiente internazionale e giovane: età media inferiore a 30 anni e possibilità di trasferte all'estero
• Smart working orizzontale (circa 2/3 giorni a settimana a seconda delle necessità progettuali)
• Assicurazione sanitaria integrativa
• Ticket restaurant
• Welfare aziendale
• Bonus di Performance