Analytics Engineer
Stiamo cercando un/un’ Analytics Engineer che si unisca al nostro Data Team.
Il tuo obiettivo concreto è contribuire a creare un'infrastruttura pulita: pensiamo che solo garantendo definizioni accessibili e basi inequivocabili sia possibile far scalare l'azienda rapidamente e permettere al team di gestire le informazioni in totale autonomia. Il tuo lavoro porterà indipendenza, velocità e un supporto proattivo alle esigenze quotidiane.
In Octopus crediamo fortemente in un approccio generalista. Il tuo focus principale sarà l'ingegneria dei dati, ma all'occorrenza dovrai saperti muovere su più fronti: potresti dover costruire una dashboard o supportare un’estrazione complessa. Non sarà la tua attività quotidiana, ma questa flessibilità è parte integrante della nostra mentalità.
Cosa Farai
Modellazione Dati Moderna: Creerai modelli in SQL/Python con dbt (Star/Snowflake schema), costruendo un livello semantico pulito, flessibile e facile da navigare per Analyst e Scientist.
Qualità e Scalabilità: Implementerai trasformazioni complesse e test di Data Quality rigorosi. La documentazione e il metodo saranno i tuoi strumenti per garantire che il lavoro sia scalabile e comprensibile da tutto il team.
Integrazioni & API: Svilupperai connettori custom per estrarre dati da fonti eterogenee, portandoli in modo fluido nel nostro ecosistema (S3, Delta Lake).
Di cosa hai bisogno
Esperienza Consolidata: Solida competenza nell'ingegneria dei dati e nella gestione di flussi complessi in ambienti Cloud (preferibilmente AWS).
Stack Tecnico: Padronanza avanzata di Python e SQL (ottimizzazione query, performance tuning).
Modern Data Stack: Esperienza pratica con dbt, Airflow, Kubernetes e Docker. La conoscenza di Spark e Databricks è un plus importante.
Attitudine: Cerchiamo un forte orientamento alla concretezza. Amiamo il codice pulito, ma non la ricerca della perfezione quando rallenta il valore che possiamo creare per i clienti. In un’azienda in forte crescita, la differenza la fa la capacità di comprendere la missione, gestire bene priorità e attività, e usare con efficacia il metodo di lavoro condiviso.
Disponibilità a trasferte nella nostra sede per comprendere appieno il nostro contesto e l’origine dei molti dati che gestiamo.