Customer Data Engineer - Milano

Customer Data Engineer
 

Your Perspectives 

Ti unirai al gruppo Customer di PwC su sfidanti progetti di Customer Data Engineering, Customer Advance Analytics e Generative AI in ambito Consumer Markets, Financial Services, Energy&Utilities e Telco&Media, per supportare le organizzazioni nel valorizzare il patrimonio informativo sui propri Clienti e Consumatori finali, utilizzando i dati a disposizione per sviluppare soluzioni innovative basate su moderne piattaforme dati in cloud. 

Grazie all’accesso alle vaste competenze del nostro network internazionale, potrai dare spazio alle tue idee e applicare su progettualità concrete le tue conoscenze tecniche e analitiche, fornendo il tuo contributo innovativo nella progettazione e realizzazione di soluzioni data-driven. Ti sarà inoltre richiesto di mettere in campo competenze trasversali per supportare la gestione end-to-end dei progetti, dalla raccolta dei requisiti fino al rilascio delle soluzioni in esercizio. 

Sarai coinvolto con crescenti responsabilità nelle seguenti attività: 

• Disegno, sviluppo, test e monitoraggio di processi ETL/ELT per l’ingestione, trasformazione e integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee; 

• Progettazione e implementazione di data pipeline e soluzioni di Data Engineering in ambienti cloud, come GCP ed Azure, con particolare focus su Databricks, a supporto di soluzioni di Marketing e CRM; 

• Modellazione, gestione e ottimizzazione di dati strutturati e non strutturati, al fine di supportare use case analitici, di reporting e di Advanced Analytics; 

• Sviluppo e manutenzione di architetture dati scalabili, affidabili ed efficienti, contribuendo all’evoluzione di moderne piattaforme dati a supporto del business; 

• Monitoraggio delle performance, della qualità e della disponibilità dei flussi dati, attraverso attività di trouble shooting, ottimizzazione e manutenzione evolutiva; 

• Raccolta dei requisiti progettuali a diretto contatto con il cliente per il disegno e l’elaborazione di soluzioni data-driven; 

• Utilizzo di linguaggi e strumenti di programmazione per lo sviluppo delle soluzioni, con particolare riferimento a SQL e Python e, preferibilmente, framework distribuiti come Spark.