Job Description:
Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese.
All’interno dell’Area Cyber & Security Solutions, stiamo ricercando un/a Software Engineer per servizi dati, cloud e ML per la nostra sede di Genova / Roma Laurentina.
Di seguito l’elenco delle principali attività previste per il ruolo:
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Sviluppare microservizi per data ingestion, transformation, API exposure e processing
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Implementare servizi per batch e streaming data processing con integration tra i due paradigmi
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Sviluppare API RESTful, GraphQL e gRPC per data access e analytics query execution
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Implementare servizi per cloud infrastructure management (compute, storage, networking)
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Sviluppare servizi per orchestration e provisioning di risorse cloud
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Implementare servizi per security posture monitoring e compliance checking
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Sviluppare componenti per cost tracking, resource optimization e billing
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Implementare servizi per ML lifecycle management (training, evaluation, deployment, monitoring)
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Sviluppare servizi per model registry, versioning e metadata tracking
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Sviluppare API per model serving e inference con support per batch e real-time predictions
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Implementare servizi per feature store management e feature engineering pipelines
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Implementare servizi per metadata management e data catalog integration
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Sviluppare componenti per data quality validation e monitoring
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Integrare con data lakehouse per unified batch-streaming storage
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Integrare con cloud providers APIs (OpenStack, AWS, Azure) per multi-cloud scenarios
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Implementare servizi per disaster recovery automation e backup orchestration
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Sviluppare Kubernetes operators per custom resource management
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Implementare caching strategies e query optimization per performance
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Sviluppare servizi per data lineage tracking e impact analysis
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Implementare servizi per model monitoring (drift detection, performance tracking, data quality)
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Sviluppare servizi per automated retraining pipelines e continuous learning
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Garantire scalabilità, reliability e security per data services, cloud services e ML workloads
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Implementare pattern per fault tolerance, retry mechanisms e error handling
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Implementare testing automation e CI/CD pipelines per cloud services, data services e ML pipelines
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Mantenere elevati standard di qualità del codice attraverso testing e code review
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Collaborare con data engineers, infrastructure team, data scientists e ML engineers per implementazione end-to-end
Titolo di studio
Laurea in Ingegneria Informatica, Informatica o equivalente.
Seniority
Expert (da 2 a 5 anni di esperienza nel ruolo, o più di 5 anni di esperienza in ruoli analoghi)
Conoscenze e competenze tecniche
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Sviluppo backend con linguaggi enterprise (Java, Python, Scala, Go) per data platforms, cloud platforms e ML platforms
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Data processing con framework moderni (Apache Spark, Apache Flink)
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Architetture event-driven per data streaming e real-time processing
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Cloud platforms APIs (OpenStack, AWS/Azure SDKs) e resource management
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Kubernetes e container orchestration con operators pattern
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Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi) e automation
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Microservizi cloud-native con service mesh integration
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MLOps practices per model lifecycle automation
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Model serving frameworks (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton Inference Server)
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ML orchestration tools (Kubeflow, MLflow) e experiment tracking
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Feature stores (Feast, Tecton) e feature engineering pipelines
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Sviluppo di API (RESTful, GraphQL, gRPC) per data services, infrastructure services e ML services
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Database relazionali e NoSQL ottimizzati per analytics (columnar, document, wide-column)
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Data lakehouse integration (Delta Lake, Apache Iceberg) con ACID semantics
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Security automation (policy enforcement, compliance scanning, secrets management)
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Caching distribuito (Redis, Memcached) per performance optimization
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API design per infrastructure services e ML services con versioning e backward compatibility
Competenze comportamentali
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Autonomia nella gestione di task complessi multi-componente
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Buone capacità comunicative e problem solving analitico
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Orientamento alla qualità del codice, data quality, automazione, infrastructure as code, performance e scalability
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Security mindset per cloud environments
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Collaborazione efficace in team cross-funzionali (backend, data engineering, analytics, infrastructure, ML)
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Proattività nel knowledge sharing e continuous improvement
Conoscenze linguistiche
Italiano madrelingua, Inglese professionale (B2)
Competenze informatiche
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Linguaggi backend (Java, Python, Scala, Go) e framework (Spring Boot, FastAPI)
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Apache Spark (PySpark, Scala) per distributed data processing
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Apache Flink for stream processing (DataStream API, Table API)
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Event streaming (Apache Kafka) e message brokers
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Cloud platforms (OpenStack, integration con AWS/Azure)
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Kubernetes avanzato (operators, CRDs, admission controllers, GPU support con NVIDIA GPU Operator)
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Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Pulumi)
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ML frameworks (TensorFlow, PyTorch) e model formats (ONNX, SavedModel)
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Model serving (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton)
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MLOps tools (Kubeflow, MLflow, DVC)
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Feature stores (Feast) e data versioning
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Containerizzazione (Docker) e deployment su Kubernetes
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Database relazionali (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra), columnar (ClickHouse), time-series (TimescaleDB)
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Data lakehouse platforms (Delta Lake, Apache Iceberg)
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Cache distribuito (Redis) e query optimization
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Security tools (Vault, OPA, Falco) per cloud security
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API design e versioning strategies
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Pipeline CI/CD e monitoring (Prometheus, Grafana) per data applications, cloud services e ML systems
Altro
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Disponibilità a brevi trasferte su territorio nazionale
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Esperienza con big data processing su larga scala, progetti cloud infrastructure, progetti ML/AI è un plus
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Certificazioni data engineering (Databricks, Snowflake), cloud (AWS/Azure, OpenStack, Kubernetes), streaming (Confluent Certified Developer for Apache Kafka, Flink) sono titoli preferenziali
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Conoscenza di data warehousing, OLAP, data modeling, analytics, ML algorithms, data science è un plus
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Background in progetti data-intensive, system administration, SRE, distributed systems o high-performance computing è un plus
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Disponibilità a ottenere clearance di sicurezza
Seniority:
Expert
Primary Location:
IT - Genova - Fiumara
Additional Locations:
IT - Roma - Via Laurentina
Contract Type:
Permanent
Total Base Pay Range:
Hybrid Working:
Hybrid
