Sviluppatore Big Data

Il candidato potrà essere inserito nell'ufficio Big Data Hub e curerà la progettazione e la realizzazione di progetti in ambiente big data:

• Sviluppo di progetti Big Data in collaborazione e a guida del team di sviluppo dedicato;
  
• Gestione dei layer di integrazione su piattaforma Big Data;
  
• Contribuire alla evoluzione del sistema Big Data dando una visione prettamente tecnica sulla definizione degli standard, regole e modelli architetturali;
  
• Redigere le soluzioni tecniche garantendo gli obiettivi di scalabilità, manutenibilità, sicurezza ed affidabilità del sistema;
  

REQUISITI

• Laurea Magistrale in Informatica, Ingegneria Informatica o equivalente;
  
• Precedente esperienza professionale nel ruolo di Big Data Engineer;
  
• Abilità di analisi progettuale, di definizione e implementazione di soluzioni tecniche;
  
• Conoscenza deiprincipali pattern architetturali di data-architecture, dei principali concetti e strumenti del contesto Big Data e del calcolo distribuito;
  
• Conoscenza ed esperienza nell’utilizzo di strumenti di elaborazione batch (Spark, Amazon Athena, Google BigQuery, Hadoop, Hive, e similari) e storicizzazione (Amazon S3, Google Cloud Storage, HDFS, e similari);
  

• Esperienza con strumenti di elaborazione streaming (Flink, Storm, Spark Streaming, Kafka, e similari);
  
• Conoscenza ed esperienza nell’utilizzo di DB NoSQL (HBase, Cassandra, MongoDB e similari);
  
• Conoscenza ed esperienza di linguaggi di programmazione (Java, Python, Scala), in particolare Scala;
  
• Esperienza consolidata nella manipolazione, estrazione e trasformazione di database non strutturati;
  
• Completano il profilo:
  ottime capacità relazionali, attitudine al lavoro in team, autonomia e problem solving;
  

Costituiscono requisiti preferenziali per la selezione i seguenti punti:

• Esperienza pregressa di utilizzo e sviluppo su distribuzione Cloudera e/o Databricks/AWS;
  
• Fondamenti delMachine Learning e Deep Learning (algoritmi di clustering, classificazione e regressione);
  
• Principali tecniche di data wrangling, cleansing, exploration e featurization;
  

Piva

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