CYS_Data Engineer_TP

Descripción del puesto:

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 Data Engineer per batch e stream processing per la nostra sede di Genova / Roma Laurentina.

Di seguito l'elenco delle principali attività previste per il ruolo:
* Sviluppare data pipelines per ingestion, processing e transformation di grandi volumi di dati
* Implementare batch processing jobs con Apache Spark (PySpark, Scala)
* Sviluppare real-time data pipelines con Apache Kafka e Apache Flink
* Implementare stream processing applications per event transformation, enrichment e aggregation
* Orchestrare workflows complessi con Apache Airflow (DAG design, dependencies, scheduling)
* Sviluppare trasformazioni analitiche con SQL avanzato e dbt per analytics layers
* Sviluppare streaming aggregations con windowing operations (tumbling, sliding, session windows)
* Integrare stream processing con batch layers (lambda architecture) per unified analytics
* Implementare exactly-once processing semantics e state management in Flink
* Sviluppare Kafka consumers e producers con optimal configuration for throughput
* Implementare data quality testing e validation frameworks
* Integrare con data lakehouse (Delta Lake, Iceberg) e object storage per data persistence
* Implementare stream-to-lake integration per data persistence in lakehouse
* Sviluppare data modeling (dimensional, star schema) per analytics e reporting
* Collaborare con analytics teams per requirements gathering e data modeling
* Ottimizzare performance di Spark jobs, query execution plans e streaming applications per low-latency processing
* Implementare incremental processing patterns per efficiency
* Implementare monitoring e alerting per streaming pipelines health
* Gestire backpressure e failure recovery in streaming applications
* Supportare integration con BI tools (Tableau, PowerBI) per reporting
* Contribuire a DataOps practices (CI/CD for data pipelines, testing, monitoring) e best practices per stream processing

Titolo di studio
Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica, Matematica, Statistica, Fisica, 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
* Data processing con Apache Spark (PySpark, Scala APIs) per batch workloads
* Stream processing con Apache Flink (DataStream API, Table API, SQL)
* Apache Kafka per event streaming (producers, consumers, Kafka Streams API, Kafka Connect)
* Real-time data pipelines con windowing operations e event-time processing
* State management e fault tolerance in streaming applications (checkpointing, savepoints)
* Orchestration con Apache Airflow (DAG design, custom operators, sensors, XComs)
* SQL avanzato (window functions, CTE, recursive queries, query optimization)
* dbt per analytics transformations e data modeling
* Data modeling (dimensional modeling, star schema, data vault basics)
* Data lakehouse platforms (Delta Lake, Apache Iceberg) con ACID transactions
* Integration con data lakehouse for stream-batch convergence (Delta Lake streaming, Iceberg)
* Data quality frameworks (Great Expectations, dbt tests)
* Exactly-once semantics e watermarking for late data handling
* Performance tuning for low-latency and high-throughput
Competenze comportamentali
* Autonomia operativa e problem solving su data processing e streaming challenges
* Capacità analitiche e attenzione ai dettagli nella data quality
* Collaborazione in team data e analytics
* Orientamento alla qualità dei dati, data quality, performance optimization e low-latency processing
* Data governance mindset
* Attenzione alla reliability e fault tolerance
* Proattività nel continuous learning e troubleshooting

Conoscenze linguistiche
Italiano madrelingua, Inglese professionale (B2)

Competenze informatiche
* Apache Spark (PySpark, Scala) per distributed data processing
* Apache Flink for stream processing (DataStream API, Table API)
* Apache Kafka for event streaming (configuration, tuning, Kafka Connect)
* Apache Airflow for workflow orchestration
* SQL avanzato e dbt for analytics transformations
* Python and/or Java/Scala for streaming applications e data engineering
* Data lakehouse platforms (Delta Lake, Apache Iceberg)
* Object storage (MinIO, Ceph, S3-compatible)
* BI tools basics (Tableau, PowerBI, Looker)
* Monitoring for streaming pipelines (Prometheus, Grafana, Flink metrics)
* Schema registry (Confluent Schema Registry, AWS Glue)
* Containerizzazione (Docker, Kubernetes) for streaming applications e data workloads
* Git for version control

Altro
* Disponibilità a brevi trasferte su territorio nazionale
* Certificazioni data engineering (Databricks, Snowflake), streaming (Confluent Certified Developer for Apache Kafka, Flink) sono titoli preferenziali
* Esperienza con BI tools e data visualization, real-time analytics su larga scala è un plus
* Background in analytics, data modeling, distributed systems è un plus
* Conoscenza di data warehousing concepts, complex event processing (CEP) è un plus
* Disponibilità a ottenere clearance di sicurezza

Seniority:

Primary Location: IT - Genova - Fiumara

Additional Locations:IT - Roma - Via Laurentina

Contract Type:Permanent

Hybrid Working