Data Platform & AI Engineer

Entrando in Accenture Supply Chain & Engineering lavorerai al cuore della value chain - dal sourcing e procurement, all'engineering e R&D, dalla manifattura e operations, ai capital projects - per aiutare le aziende a reinventare l'intera catena del valore, alimentata da dati, AI e tecnologie di nuova generazione. In particolare, lavorerai su progetti di implementazione tecnologica e trasformazione digitale su larga scala, traducendo esigenze di business in software scalabili ad alto impatto operativo, integrando sviluppo software, ingegneria industriale, architettura tecnologica e site reliability, end-to-end.

Si candidi tempestivamente! È previsto un elevato volume di candidati per il ruolo descritto di seguito, non aspetti a inviare il suo CV.

Siamo alla ricerca di profili Data Platform & AI Engineer interessati a lavorare su progetti in cui il dato rappresenta la base per costruire soluzioni intelligenti, scalabili e ad alto impatto sul business. Entrerai a far parte di iniziative end-to-end in cui dati provenienti da sistemi, applicazioni, impianti, macchine e processi vengono raccolti, trasformati e valorizzati per abilitare analytics avanzati, Generative AI, Machine Learning e soluzioni agentiche. Cerchiamo professionisti pragmatici, curiosi e orientati alla delivery, capaci di muoversi tra tecnologia e valore di business, con la voglia di lavorare su dati reali, sistemi complessi e use case concreti, contribuendo alla realizzazione di soluzioni Data Platform, Analytics e AI in grado di generare un impatto tangibile per i clienti.

Il tuo ruolo e le tue prospettive

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• Progettare e sviluppare soluzioni Data Platform & AI su cloud e architetture moderne
  
• Integrare dati provenienti da fonti eterogenee (database, API, sistemi industriali, applicazioni enterprise e dispositivi)
  
• Realizzare e mantenere pipeline ETL/ELT e processi di data ingestion e trasformazione
  
• Contribuire alla creazione di dataset, modelli dati, semantic layer e data product a supporto di analytics e AI
  
• Supportare attività di troubleshooting, ottimizzazione e miglioramento continuo delle piattaforme dati
  
• Collaborare con Data Architect, AI Engineer, Business Analyst e stakeholder di business
  
• Utilizzare strumenti di Generative AI per accelerare attività di analisi, sviluppo, testing e documentazione
  

La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui – ad esempio - il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata. Per la presente posizione, è prevista l’applicazione del CCNL Metalmeccanico, con uno tra i seguenti livelli di inquadramento e corrispondente fascia di retribuzione annua lorda:

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• B1 30.814,29€ e 40.800€
  
• B2 33.058,74€ e 50.500€
  
• B3 36.906,87 € e 65,800€
  
• A1 37.791,13 € e 71,400€
  

Le tue caratteristiche

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• 2-6 anni di esperienza in uno o più dei seguenti ambiti: Data Engineering, Data Platform, Cloud Analytics, AI Engineering
  
• Esperienza con piattaforme dati moderne, cloud data platform, data lake, data warehouse o architetture lakehouse
  
• Conoscenza di tecnologie quali Microsoft Fabric, Databricks, xysqume Spark, SQL, Python, dbt o strumenti equivalenti
  
• Capacità di lavorare con dati provenienti da fonti eterogenee e di supportarne la trasformazione, modellazione e valorizzazione
  
• Familiarità con temi di data quality, governance, sicurezza e gestione del ciclo di vita del dato
  
• Interesse verso Generative AI, Machine Learning, RAG, semantic search e agentic workflows
  
• Attitudine al lavoro in team e alla collaborazione con stakeholder tecnici e di business
  

Costituiscono un plus

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• Esperienza nei settori Manufacturing, Industrial, Supply Chain, Quality o Operations
  
• Familiarità con ERP, MES, sistemi qualità o soluzioni IoT
  
• Esperienza in progetti di trasformazione data-driven e AI-enabled
  
• Capacità di collegare dati, processi e risultati di business
  
• Esperienza nella progettazione di soluzioni scalabili e industrializzabili
  
• Interesse verso innovazione, sperimentazione e utilizzo dell'AI come acceleratore del lavoro quotidiano