Data engineer.
- veröffentlicht vor 2 Tagen
- läuft am 16. Oktober 2024 ab
Qualifikationen
Per tale profilo si richiedono le seguenti competenze:
- 3+ anni esperienza e familiarità sul data warehousing e cloud platforms in ambito servizi finanziari
- Conoscenza esperta di SQL ? Python (librerie pandas, numpy)
- 2+ anni di esperienza su Google Cloud BigQuery e altri servizi di Google Cloud Platform
- Capacità di ottimizzare i processi e l'infrastruttura dei dati in termini di efficienza, scalabilità ed economicità
- Conoscenza di JIRA e di altri strumenti di gestione del lavoro Agile (Confluence)
Dal punto di vista tecnico, costituiscono un plus:
- Conoscenze Tool di Data Visualization (per esempio Power BI)
- Conoscenze Qlik Replicate
- Esperienze recenti nel ruolo di Cloud Data Architect
Sono inoltre richieste le seguenti capacità:
- Buona conoscenza della lingua inglese
- Attitudine analitica e orientamento al problem solving
- Attitudine alla comunicazione e al lavoro in team
- Proattività
Grado di occupazione: 100%, luogo lavoro: Lugano, necessaria la residenza sul territorio.
Si valutano esclusivamente candidati residenti sul territorio svizzero o disponibili a trasferirsi in Svizzera entro l'inizio del contratto di lavoro. Lavoro on site (no smart working)
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AL
Aurélie Lombardo
- +41 58 201 43 00
- Randstad Lugano
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- Per conto di un nostro stimato cliente, società operante nel settore finance siamo alla ricerca di un Data Engineer. Il/la candidato/a si occuperà di:collaborare e comunicare in modo efficace con differenti cross-functional teams per definire e raccogliere i requisiti sui dati a supporto delle analisi in gestione al business:nel contesto DataWarehouses redigere le specifiche tecnico/funzionali a supporto del team di svilupponel contesto DataLake [BigQueryPer conto di un nostro stimato cliente, società operante nel settore finance siamo alla ricerca di un Data Engineer. Il/la candidato/a si occuperà di:collaborare e comunicare in modo efficace con differenti cross-functional teams per definire e raccogliere i requisiti sui dati a supporto delle analisi in gestione al business:nel contesto DataWarehouses redigere le specifiche tecnico/funzionali a supporto del team di svilupponel contesto DataLake [BigQuery
