About this role
UnipolTech, società del Gruppo Unipol dedicata alla realizzazione di soluzioni tecnologiche innovative e servizi telematici/IoT distintivi e ad alto valore aggiunto per l’auto, la casa, il benessere e la salute è alla ricerca di un professionista esperto nella gestione di progetti Big Data da inserire nel contesto dell’Area Servizi Informatici della società con il ruolo di:
BIG DATA ENGINEER
Sede di lavoro: Bologna / Milano / Firenze / Torino
Il profilo ricercato, una volta inserito nel contesto del team Big Data Hub di UnipolTech, sarà incaricato delle seguenti attività:
- 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 dei principali 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 del Machine Learning e Deep Learning (algoritmi di clustering, classificazione e regressione);
- Principali tecniche di data wrangling, cleansing, exploration e featurization;
La ricerca è rivolta a candidati ambosessi ai sensi della L. 903/77 e D.lgs. 198/2006.
Il candidato in possesso delle competenze e delle esperienze richieste sarà inserito con rapporto di lavoro a tempo indeterminato ai sensi del CCNL Commercio e modalità di lavoro ibride (sede/remote working).
Other facts
About Unipol
SIAT was established in Genoa in 1967 as a Transportation specialised Insurance Company, in the city where the first Insurance Society sprouted up in 1424 and where in 1368 one of the first Insurance Policy was drawn up by Raffaele Luxardo on a certain Niccolò Becchignone’s vessel.
Over the years, SIAT has become the leading Partner for many Italian and foreign Ship Owners, taking care of a large part of the worldwide fleets. Primary industrial and commercial groups, handling raw materials, semi-finished or finished products, sent by air, truck, ship, railway all over the world, are daily guaranteed by SIAT, grounded on a long strong partnership.
Nowadays, SIAT is the Transport Insurance Company of Unipol Group, who is the first player in non-life Insurance in Italy and the fifth in Europe. As an autonomous Company inside Unipol Group, SIAT operates with a high level of focus and efficiency, while taking advantage from the synergies and the financial strength of the Group.
With an important presence in the main European Transportation Industries, SIAT has a significant experience and aptitude in international market.
What you'll do
- The Big Data Engineer will develop Big Data projects in collaboration with the dedicated development team and manage integration layers on the Big Data platform. They will also contribute to the evolution of the Big Data system by defining technical standards, rules, and architectural models.
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