SENIOR DATA ENGINEER

QUIN è alla ricerca di una risorsa da inserire nel suo team IT di AI & Data Analytics con il ruolo di Senior Data Engineer.
In qualità di Responsabile della BU di Data Analytics, la risorsa avrà la responsabilità di guidare progetti di trasformazione digitale per clienti operanti principalmente nel settore manifatturiero.
Attività e responsabilità.
La persona avrà la responsabilità di leader nel supportare l’ottimizzazione dei processi operativi attraverso lo sviluppo di soluzioni basate su Intelligenza Artificiale, Data Engineering e tecnologie innovative.
In particolare, rispondendo alla direzione, si occuperà di.
• Analizzare i processi produttivi e logistici dei clienti per individuare opportunità di miglioramento tramite l’uso dei dati; • Guidare lo sviluppo di modelli di machine learning e soluzioni di AI applicate a contesti reali di fabbrica e supply chain, operando in sinergia con le altre BU aziendali; • Progettare e sviluppare architetture dati scalabili, pipeline ETL e soluzioni su cloud per l’integrazione di fonti eterogenee (MES, ERP, IoT, ecc.); • Coordinare team di progetto, pianificare attività e garantire la delivery secondo tempi e obiettivi condivisi; • Assicurare il rispetto del budget assegnato e contribuire al mantenimento della marginalità della propria BU; • Collaborare con i team dei clienti e con altri stakeholder per tradurre esigenze operative in soluzioni tecnologiche concrete e sostenibili; • Sviluppare dashboard e report attraverso strumenti di BI per supportare le decisioni strategiche e operative; • Esporre e rappresentare gli elementi di valore della propria BU sia internamente che al mercato; • Supportare la crescita delle competenze interne, contribuendo alla formazione delle risorse junior del team; • Proporre nuove direttrici di business nel rispetto delle linee di business aziendali.
Requisiti.
• Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica o discipline tecniche affini; • Almeno 6-8 anni di esperienza in qualità di Data Engineer o in ruoli analoghi; • Solida conoscenza di strumenti ETL, tecnologie Big Data (es.
Spark, Hadoop) e principali piattaforme Cloud (AWS, GCP, Azure); • Esperienza nell’utilizzo di strumenti di Business Intelligence e modellazione dei dati (ad es.
SAS, Power BI, Tableau); • Esperienza nell’implementazione di soluzioni IoT e AI-driven; • Ottima padronanza di linguaggi di programmazione come Python, R, Scala, ecc; • Competenze nella progettazione e gestione di architetture Data Warehouse; • Conoscenze pratiche nell’implementazione di algoritmi di Machine Learning; • Familiarità con i processi in contesti industriali e manifatturieri (produzione, MES, logistica, magazzino); • Esperienza con sistemi gestionali ERP (es.
Navision, Business Central, Dynamics 365) e processi di supply chain; • Capacità di gestione progettuale, con competenze di project management.
Completano il profilo.
• Ottime capacità di leadership, problem-solving e attenzione al dettaglio.
• Pensiero analitico, approccio creativo e orientamento all’innovazione.
• Eccellenti doti comunicative e relazionali.