Data Engineer
Laurea in discipline STEM
REVO Insurance è una compagnia di assicurazione ‘start up’ nata nel 2022, quotata sul mercato Euronext STAR Milan. E’ attiva nei rami danni con particolare riguardo ai rischi speciali , ai rischi parametrici e alle polizze catastrofali, con un focus sulle PMI. In REVO tecnologia, esperienza e capacità di vedere possibilità dove gli altri vedono solo limiti sono le chiavi per portare l’assicurazione tradizionale nel futuro. Come Data Engineer verrai inserito all’interno del team di Data Engineering & Governance, in stretta collaborazione con il team di Data Science/AI & Analytics e tutte le aree di business di REVO. La posizione è disponibile presso le sedi di Milano o Verona e prevede trasferte pianificate tra i due uffici. Farai parte di un team competente e ambizioso, ricco di energia e voglia di innovare, dedicato alla progettazione e allo sviluppo della Data Platform di REVO: un datalake ibrido, interamente on-cloud, utilizzato quotidianamente per supportare e automatizzare i processi operativi chiave, garantendo dati di qualità e con un chiaro contesto di business lungo tutto il ciclo di vita. Ci piace lavorare con i dati ed estrarne valore. Collaborazione, umiltà, voglia di crescere sono le caratteristiche alla base del nostro lavoro. L' ambiente di lavoro IT è giovane e accogliente, i sistemi sono nuovi e in continua crescita; la Data Platform si sta sviluppando per supportare le funzionalità AI. Ogni contributo è valorizzato, la capacità sono riconosciute. Siamo alla ricerca di brillanti laureati discipline STEM con esperienza di almeno due anni nell’uso di basi dati relazionali e no-SQL e nella progettazione, sviluppo ed esercizio di software back-end. Il candidato ideale possiede una discreta esperienza maturata nella creazione e sviluppo di pipeline complesse, preferibilmente on-cloud, ed è in grado di operare con elevata autonomia rapportandosi in maniera collaborativa sia all’interno del team di sviluppo.
Sviluppare pipelines (ETL) in SQL, Python e Spark per Data Platform ( Databricks su AWS, Kubernetes).
Monitorare e garantire l’efficienza dei processi in esecuzione su Data Platform (Databricks su AWS, Kubernetes).
Partecipare alla progettazione del Data Model e della Data Platform.
Supportare gli utenti di Business nell’uso dei dati e nei loro sviluppi.
Esperienza di almeno due anni nell’uso di basi dati relazionali e no-SQL e nella progettazione, sviluppo ed esercizio di software back-end
Necessari:
Ottima conoscenza di SQL e dei principi di progettazione e sviluppo di database relazionali (es. PostgreSQL, MS SQL, Oracle).
Ottima conoscenza di Apache Spark e PySpark.
Buona esperienza con Python e le principali librerie per ETL e data processing.
Familiarità con Git e con metodologie DataOps/DevOps, incluse pipeline CI/CD.
Esperienza di base con almeno un ambiente Cloud (es. AWS, GCP o Azure).
esperienza di lavoro di almeno 2 anni in un ruolo simile.
Più di 1 anni di esperienza professionale con Python (Programming Language)
Più di 1 anni di esperienza professionale con Databricks Products
Più di 1 anni di esperienza professionale con PL/SQL
Preferenziali:
Conoscenza della piattaforma Databricks.
Esperienza con AWS e i principali servizi per la gestione di pipeline dati (es. S3, Glue, Lambda, ECR, Athena, EC2).
Familiarità con Docker e ambienti containerizzati.
Conoscenza di linguaggi procedurali per RDBMS (es. PL/SQL, PL/pgSQL).
Esperienza con strumenti di orchestrazione di pipeline dati (es. Airflow, Prefect Cloud).
Lingua italiana parlata a livello B2
Possibilità di lavorare a Milano in sede in zona Lotto o Verona, disponibilità a trasferte pianificate tra le sedi.
Spiccato spirito analitico e orientamento al risultato.
Forte senso di responsabilità, capacità di organizzazione ed efficiente gestione delle priorità.
Approccio dinamico e proattivo, con curiosità e apertura verso nuove tecnologie e metodologie di lavoro.
Ottima attitudine al problem solving e alla collaborazione in team.
Eccellenti abilità comunicative e relazionali, con capacità di interagire efficacemente con colleghi e stakeholder aziendali.
