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Software Engineer

Almelo, Overijssel💼 Full-time💰 $55,000–$70,000🗓 2026-07-03 → 2026-07-30

Core

Designing, developing, and maintaining scalable data pipelines for ingestion, transformation, and distribution to support reporting, analytics, and AI/ML initiatives.

Role type

Data Engineer

Builds

Scalable ETL/ELT pipelines, data warehouses, data lakehouses, and data models for decision-making and analytics.

Domain

Pharmaceutical industry, data management, and AI/ML support

Deliverable

production ML models | product features | dashboards & analysis

Required skills

Python, SQL, ETL/ELT pipeline design, data warehouse/lakehouse architecture, Apache Spark/PySpark, cloud data platforms (Azure/AWS/GCP), data quality controls, data lineage

Preferred skills

Data governance and compliance (GDPR, GxP), workflow orchestration, DevOps/CI/CD, MLOps, generative AI data patterns (LLM, RAG, embeddings), Docker/Kubernetes

Technologies

Python, SQL, Apache Spark, PySpark, Azure, AWS, Google Cloud Platform, Docker, Kubernetes, Git

Responsibilities

Design and maintain scalable data pipelines for ingestion, transformation, and distribution; Integrate heterogeneous data sources from enterprise systems (ERP, MES, APIs); Optimize data flows for reporting, analytics, and AI/ML use cases; Define and maintain data models, schemas, and metadata; Monitor production pipelines for performance and reliability; Implement automatic data quality controls and lineage tracking

Seniority

Mid-level to Senior, hands-on IC

Rewrite
## Job Overview Per una primaria realtà industriale italiana operante nel settore farmaceutico, specializzata nello sviluppo e produzione di principi attivi e intermedi per l’industria pharma, si ricerca un/una Data Engineer da inserire nel team Data & AI. La risorsa contribuirà all’evoluzione delle piattaforme dati aziendali, supportando iniziative di integrazione, data management, reporting, analytics e valorizzazione del patrimonio informativo, anche a servizio di progettualità future in ambito AI e machine learning. La figura sarà inserita in un contesto tecnologico strutturato e collaborerà con Data Architect, Data Scientist, team IT e stakeholder di business, con l’obiettivo di garantire disponibilità, qualità, affidabilità e accessibilità dei dati. Il ruolo rappresenta un’opportunità per lavorare su architetture dati moderne, integrando fonti eterogenee e contribuendo alla costruzione di pipeline scalabili a supporto dei principali processi decisionali e analitici dell’organizzazione. ## Responsibilities - Progettare, sviluppare e mantenere pipeline dati scalabili e affidabili per ingestion, trasformazione e distribuzione dei dati in logica ETL/ELT. - Integrare fonti dati eterogenee, strutturate e non strutturate, provenienti da sistemi enterprise quali ERP, MES o API e piattaforme applicative aziendali. - Realizzare e ottimizzare flussi dati a supporto di reporting, analytics avanzati, data warehousing, data lakehouse e use case AI/ML. - Definire, manutenere e documentare modelli dati, schemi, metadati e dataset analytics-ready, garantendone qualità, coerenza e riutilizzabilità. - Monitorare le pipeline in produzione, assicurandone continuità operativa, performance, affidabilità e tempestiva gestione di anomalie o malfunzionamenti. - Collaborare con Data Architect, Data Scientist e team applicativi nella progettazione di soluzioni dati coerenti con gli standard architetturali aziendali. - Implementare controlli automatici di data quality, lineage, completezza, accuratezza e consistenza, in raccordo con le policy di data governance, sicurezza e compliance. ## Requirements - Esperienza nel ruolo di Data Engineer o posizioni equivalenti, preferibilmente maturata in organizzazioni strutturate. - Ottima conoscenza di Python e SQL per la manipolazione, trasformazione, modellazione e gestione di grandi volumi di dati. - Esperienza nella progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e processi di integrazione dati complessi. - Conoscenza di architetture moderne di data management, incluse soluzioni di data warehouse, data lake e data lakehouse. - Esperienza con framework big data e distributed computing, quali Apache Spark e PySpark. - Familiarità con piattaforme cloud data, ad esempio Azure, AWS o Google Cloud Platform, e relativi servizi di storage, compute e data processing. - Buona conoscenza dell'inglese. ## Nice to Have - Esperienza in contesti regolamentati, preferibilmente nei settori farmaceutico, life sciences o financial services. - Conoscenza di tematiche di data governance, sicurezza del dato e compliance normativa, inclusi GDPR e standard GxP. - Conoscenza di strumenti di workflow orchestration, pratiche DevOps, versionamento del codice, Git e processi CI/CD. - Esperienza nell’integrazione di dati provenienti da sistemi enterprise complessi. - Familiarità con strumenti e metodologie MLOps per la preparazione e gestione dei dati a supporto del ciclo di vita dei modelli di machine learning. - Conoscenza di architetture e pattern dati a supporto di applicazioni di AI generativa, inclusi LLM, RAG ed embeddings. - Esperienza con tecnologie di containerizzazione e orchestrazione, come Docker e Kubernetes. - Autonomia operativa, precisione, approccio strutturato al problem solving, attenzione alla qualità e all’affidabilità delle soluzioni, buone capacità comunicative anche verso interlocutori non tecnici, attitudine alla collaborazione in team multidisciplinari e curiosità verso l’evoluzione delle tecnologie dati. ## Benefits - Sede di lavoro: Milano, con modalità di lavoro ibrida. - Range retributivo annuo previsto: 55.000 – 70.000 euro, in funzione del livello di autonomia, seniority tecnica e ampiezza delle responsabilità.
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