Big Data Engineer Offerte di Lavoro

Il Big Data Engineer sviluppa, testa e gestisce soluzioni Big Data per un’azienda o ente pubblico. Il compito principale è raccogliere grandi quantità di dati da più fonti e garantire che gli utenti a valle possano accedere ai dati in modo rapido ed efficiente. In sostanza, gli ingegneri dei big data assicurano che le pipeline di dati dell’azienda siano scalabili, sicure e in grado di servire più utenti: è una professione ovviamente fondamentale per le grandi aziende che operano nel settore dell’Ecommerce ma non solo.

Cosa fa il Big Data Engineer

In questo ruolo, ti verrà richiesto di progettare e implementare strumenti e framework per Big Data, implementare processi ELT, collaborare con team di sviluppo, creare piattaforme cloud e mantenere il sistema di produzione.

Per garantirti una carriera di successo come Big Data Engineer, dovresti avere una conoscenza approfondita delle tecnologie Hadoop, eccellenti capacità di gestione dei progetti e capacità di risoluzione dei problemi di alto livello. Un ingegnere dei Big Data di prim’ordine comprende le esigenze dell’azienda e crea soluzioni di dati scalabili per le sue esigenze attuali e future.

Big Data Engineer Posizioni Aperte

Responsabilità del Big Data Engineer

• Incontro con i manager per determinare le esigenze di Big Data dell’azienda.
• Sviluppo di sistemi Hadoop.
• Caricamento di set di dati disparati e conduzione di servizi di pre-elaborazione utilizzando Hive o Pig.
• Finalizzazione dell’ambito del sistema e fornitura di soluzioni Big Data.
• Gestire le comunicazioni tra il sistema interno e il fornitore del sondaggio.
• Collaborazione con i team di ricerca e sviluppo software.
• Realizzazione piattaforme cloud per lo sviluppo di applicazioni aziendali.
• Manutenzione dei sistemi di produzione.
• Formazione del personale sulla gestione delle risorse dati.

Competenze del Big Data Engineer

• Laurea in ingegneria informatica o informatica.
• Esperienza pregressa come ingegnere big data.
• Conoscenza approfondita di Hadoop, Spark e framework simili.
• Conoscenza di linguaggi di scripting tra cui Java, C++, Linux, Ruby, PHP, Python e R.
• Conoscenza di database NoSQL e RDBMS inclusi Redis e MongoDB.
• Familiarità con gli strumenti Mesos, AWS e Docker.
• Ottime capacità di gestione del progetto.
• Buone capacità di comunicazione.
• Capacità di risolvere problemi complessi di rete, dati e software.