Data Engineer Lavori | Lynx SpA (Cagliari)

Descrizione del lavoro

Il Gruppo Lynx è specializzato nella progettazione e realizzazione di soluzioni software presente in Italia, Spagna e America Latina con oltre 1.600 risorse ed è da anni partner di primarie realtà internazionali in molti settori di mercato, fra i quali Finance, Energy e Insurance. I contesti che ci vedono protagonisti sul mercato sono caratterizzati da una forte componente innovativa, come ad esempio l’uso di metodologie quali DevOps, Agile e tecnologie Microservizi, front-end web innovativi, Big Data, Machine Learning, Intelligenza Artificiale e Cyber Security. Stiamo ricercando un Data Engineer, da inserire all'interno dei nostri team. Lavorerà per implementare le piattaforme dati su cui poggia l'innovazione di Lynx. La sua missione è progettare e mantenere infrastrutture Cloud e pipeline ETL resilienti, abilitando il lavoro dei Data Scientist attraverso la disponibilità di dati puliti, accessibili e governati. Avrà la responsabilità di garantire che l'architettura dati sia scalabile, sicura, efficiente nei costi e pronta a supportare carichi di lavoro critici per l'analisi dati, l'AI Generativa e le moderne architetture Agentiche.

Responsabilità

Enterprise Agentic Architectures: Progettare e implementare l'infrastruttura sottostante per Agenti AI e sistemi multi-agente, gestendo la persistenza dello stato (Memory), l'integrazione sicura con API aziendali (Tools) e l'orchestrazione scalabile dei flussi di ragionamento (es. LangGraph deployment) in ambienti di produzione
Advanced ETL/ELT Pipeline Design: Progettare e sviluppare pipeline dati robuste e monitorate (Airflow, Step Functions, Glue), gestendo complessità come caricamenti incrementali, gestione degli errori (retry logic, dead letter queues) e idempotenza dei processi
Big Data Processing & Optimization: Gestire volumi di dati significativi utilizzando framework distribuiti (Spark) o librerie ottimizzate (Polars) quando Pandas non è sufficiente, ottimizzando le performance attraverso tecniche di partizionamento e formato file (Parquet, ORC)
Database Optimization & Data Modeling: Progettare schemi dati analitici e data model (es. Star Schema) e ottimizzare query SQL complesse (uso di CTE, Window Functions, Indici) per garantire performance elevate su DB relazionali e analitici (es. Redshift, BigQuery)
Cloud Infrastructure & IaC: Gestire il provisioning e la manutenzione delle risorse Cloud (AWS/Azure) utilizzando Infrastructure as Code (Terraform o CDK), garantendo la gestione corretta dello state file, dei secret (non hardcoded) e la sicurezza tramite IAM roles
Cloud Architecture & Data Lakes – Progettare, realizzare e gestire infrastrutture IT su piattaforme Cloud (es. AWS, Azure o GCP), creando e mantenendo Data Lake aziendali sicuri ed efficienti
Performance & Cost Optimization – Monitorare costantemente le architetture cloud per ottimizzare le performance computazionali e controllare i costi dei servizi utilizzati
Support for Advanced Analytics – Progettare infrastrutture capaci di supportare l'elevata complessità computazionale richiesta dai modelli di Machine Learning sviluppati dal team di Data Science
Data Quality & Governance: Implementare controlli automatici di qualità del dato (schema validation, null checks) all'interno delle pipeline e garantire la tracciabilità (lineage) e il catalogo dei dati aziendali

Requisiti

3+ anni di esperienza in Data Engineering o sviluppo Backend complesso
Esperienza pratica approfondita con i servizi core per i dati: Storage (S3/Blob), Compute (Lambda/Functions, EC2), Database e Orchestration (Glue/Data Factory)
Comprensione dei concetti di VPC e IAM
Ottima conoscenza di Python o linguaggi equivalenti, non solo per scripting, ma con approccio ingegneristico (OOP, gestione eccezioni, generatori per efficienza memoria, Type Hinting)
Ottima padronanza di linguaggi di scripting (come Python, Javascript, Go o Scala) per l'automazione e lo sviluppo
Competenze avanzate in SQL e nella gestione di database relazionali e non relazionali (NoSQL)
Familiarità con i concetti di elaborazione distribuita (Spark) e differenze rispetto all'elaborazione in-memory single-node (Pandas)
Capacità di gestire ambienti eterogenei e integrare funzionalità personalizzate
Utilizzo avanzato di Git (branching strategy, PR review) e conoscenza di Docker e Terraform

Preferibile

Esperienza tecnica su agenti basati su LLM, con focus sull'integrazione di tool di mercato, tecniche di prompting e gestione delle pipeline dati a supporto dell'AI Generativa
Esperienza nella progettazione e realizzazione di architetture per l’utilizzo degli agenti AI in ambito enterprise
Capacità di operare con flessibilità su progetti e contesti eterogenei, cambiando focus verticale quando necessario, e propensione a individuare e testare nuovi indirizzi tecnologici
Esperienza nello sviluppo di API e Backend per applicazioni web
Esperienza nell'integrazione di sistemi legacy
Background nell'amministrazione e ottimizzazione di sistemi Linux/Virtualizzazione

Cosa offriamo

accordi di smart working
welfare aziendale
assistenza sanitaria integrativa

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