Data Engineer

MAS MANAGEMENT NETWORK Data Engineer

FIRENZE Italia Full Time

SU DI NOI

MAS Management Network una societ di consulenza direzionale manageriale e strategica che opera a servizio delle imprese in particolare per il madeinItaly e le sue produzioni di eccellenza in ambito multidisciplinare. Investiamo nello studio delle nuove tecnologie e metodologie che costituiscono il trend a venire nel panorama dei paradigmi produttivi commerciali ed organizzativi proponendo soluzioni concrete alle problematiche di innovazione pi recenti e complesse.

MISSION

Stiamo ricercando uno specialista per le nostre attivit di consulenza su Firenze. La figura sar responsabile della costruzione manutenzione e ottimizzazione dell infrastruttura e architettura di pipeline di dati. Lavorer a stretto contatto con data scientist analisti e altri stakeholder per garantire un flusso dati che consenta di prendere decisioni efficienti basate sui dati.

REQUISITI

• Formazione: laurea triennale o magistrale in Informatica Tecnologia dellInformazione Ingegneria o un campo correlato.
  
• Esperienza: 3 anni di esperienza in data engineering o in un campo correlato.
  
• Competenza in linguaggi di programmazione
  
• Esperienza con SQL e sistemi di gestione di database (MySQL Oracle).
  
• Familiarit con tecnologie big data
  
• Esperienza con piattaforme cloud (Azure Google Cloud) e i loro servizi di dati (BigQuery).
  
• Conoscenza di strumenti e framework ETL (Airflow).
  
• Comprensione dei concetti e del design dei data warehouse.
  
• Competenza nella modellazione dei dati e nel design degli schemi.
  
• Forti capacit analitiche e di risoluzione dei problemi.
  
• Eccellenti capacit di comunicazione e lavoro di squadra.
  
• Attenzione ai dettagli e impegno per la qualit dei dati.
  

RESPONSABILITA

• Progettazione e Sviluppo: progettare costruire installare e mantenere pipeline di dati efficienti e scalabili per elaborare grandi volumi di dati.
  
• Integrazione dei Dati: integrare dati da varie fonti inclusi database API e fornitori di dati di terze parti garantendo coerenza e qualit dei dati.
  
• Gestione dei Database: sviluppare e gestire database relazionali e non relazionali inclusi SQL e database NoSQL.
  
• Processi ETL: sviluppare implementare e ottimizzare processi di Estrazione Trasformazione e Caricamento (ETL) per preparare i dati per analisi e reportistica.
  
• Qualit e Governance dei Dati: implementare controlli di qualit dei dati e politiche di governance per garantire accuratezza coerenza e sicurezza dei dati.
  
• Automazione: automatizzare compiti ripetitivi di elaborazione dei dati per migliorare lefficienza e ridurre lintervento manuale.
  
• Ottimizzazione delle Prestazioni: monitorare e ottimizzare i sistemi di dati per prestazioni e scalabilit .
  

STRUMENTI TECNICI

valutata positivamente la conoscenza dei seguenti tool

• Microstrategy
  
• Power BI
  
• GCP Big Query
  
• DBT
  
• Airflow
  
• GitHub
  
• SQL Editor
  
• Oracle DB