Ingegnere Data Ops

Compiti

• Operazioni cloud della piattaforma dati: implementazione della piattaforma, gestione della configurazione ed elaborazione
• Operazioni complete sui dati in tempo reale
• Partecipare alla progettazione e all'implementazione di pipeline ETL quotidiane centralizzate utilizzate per le attività di elaborazione in batch necessarie ai fini dell'analisi dei dati.
• Monitorare le prestazioni delle sessioni/operazioni ETL e individuare le cause alla radice dei problemi di prestazioni, al fine di garantire che i processi aziendali chiave siano pianificati secondo il calendario previsto.
• Mappare i rispettivi requisiti operativi e definire processi di qualità e standardizzazione dei dati, nonché indicatori chiave di prestazione (KPI).
• Supportare il team dedicato ai dati nell'implementazione dei servizi aziendali e nella fornitura di release giornaliere e periodiche, RA e KPI.
• Gestire e monitorare i test UAT e i test delle applicazioni per la piattaforma cloud/dati.
• Collaborare con il team di Data Science e quello di Product Management, insieme al reparto commerciale, in qualità di partner e assumendosi la responsabilità delle operazioni quotidiane relative ai dati (processi ETL, validazioni, monitoraggio).
• Sviluppare e gestire l'infrastruttura di integrazione dei dati a supporto dei dashboard e degli strumenti di visualizzazione.
• Raccogliere e analizzare i requisiti relativi alle operazioni su cloud e sui dati e progettare/implementare integrazioni dei dati.
• Creare, verificare e aggiornare la documentazione, compresi i requisiti tecnici, la progettazione e i piani di implementazione.
• Individuare e gestire le problematiche relative alle attività operative.
• Monitorare le operazioni della piattaforma dati, compreso il monitoraggio delle prestazioni, della disponibilità e la gestione dei problemi.

Requisiti

• Un operatore di livello 1 nel settore delle operazioni cloud è un eccellente collaboratore e possiede ottime capacità comunicative e di risoluzione dei problemi.
• I candidati devono avere esperienza in Big Data, SQL, Python e Apache Spark, oltre che in AWS, Azure, ecc.
• Motivato, flessibile e in grado di redigere una documentazione di qualità relativa alle attività da svolgere (codice, amministratori di database, SLA, SQL, ELK Stack).
• Conoscenza dei metodi di data science, degli algoritmi e delle librerie di machine learning (MLlib, ecc.).
• Esperienza con Azure DevOps
• Conoscenza dei sistemi distribuiti e della scalabilità
• Esperienza con database relazionali e non relazionali in SQL
• Elevato grado di complessità, vulnerabilità e delicatezza
• Capacità di garantire la riservatezza e di documentare il patrimonio
• Desideroso di imparare e crescere in un ambiente stimolante.
• Appassionato di dati, apprendimento e tecnologia, con la ferma convinzione che i dati e i prodotti possano essere orientati sia al business che all'utente.

Offriamo

• Responsabilità: assumersi la responsabilità di garantire un’ingegneria dei dati e sistemi di reporting sicuri ed efficienti
• Flessibilità: capacità di adattarsi ai cambiamenti del progetto e di rispettare le scadenze
• Impegno: Dimostrare responsabilità e dedizione nei confronti dei risultati attesi dal progetto e delle iniziative delle parti interessate
• Empowerment: promuovere l'inclusività e formare gli altri affinché si assumano la responsabilità delle operazioni fondamentali per la missione