Guida LinkedIn per Data Engineer

Neolaureata in Ingegneria Informatica con specializzazione in Data Science, ho sviluppato una solida base di competenze in Python, SQL e processi ETL. La mia formazione accademica, arricchita da progetti pratici e un tirocinio in un’azienda di e-commerce, mi ha permesso di applicare concretamente le conoscenze teoriche acquisite.

Durante il mio tirocinio, ho contribuito alla creazione di pipeline di dati che hanno migliorato del 30% l’efficienza nell’elaborazione delle informazioni di vendita. Ho inoltre sviluppato dashboard interattive con Tableau che hanno permesso al team marketing di monitorare in tempo reale le performance delle campagne, portando a un incremento del 15% nel ROI pubblicitario.

Sono particolarmente interessata all’ottimizzazione dei processi di estrazione e trasformazione dei dati, con l’obiettivo di rendere le informazioni accessibili e utilizzabili per il decision-making aziendale. Attualmente sto approfondendo le mie conoscenze su Apache Spark e le tecnologie cloud AWS per ampliare le mie competenze nel campo del big data.

Cerco opportunità in cui possa crescere professionalmente, contribuendo con entusiasmo e dedizione a progetti sfidanti nel campo del data engineering, con particolare interesse per i settori e-commerce, fintech o healthcare.

Specialista ETL con 5 anni di esperienza nella progettazione, implementazione e ottimizzazione di processi di estrazione, trasformazione e caricamento dati. Ho sviluppato competenze approfondite in Informatica PowerCenter, Talend, SQL Server Integration Services (SSIS) e Apache NiFi, lavorando in contesti enterprise con volumi di dati significativi e requisiti di performance elevati.

Nel mio ruolo attuale presso una multinazionale del settore finanziario, ho riprogettato l’architettura ETL riducendo i tempi di elaborazione del 40% e migliorando l’affidabilità dei processi dal 92% al 99,5%. Ho implementato metodologie di data quality che hanno permesso di identificare e correggere anomalie nei dati sorgente, garantendo l’integrità delle informazioni utilizzate per il reporting finanziario regolamentare.

La mia specializzazione include lo sviluppo di soluzioni ETL scalabili, l’implementazione di procedure di data cleansing e la creazione di flussi di lavoro automatizzati per l’integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee. Sono particolarmente abile nell’ottimizzazione delle query SQL e nella risoluzione di problematiche di performance in ambienti data warehouse complessi.

Big Data Engineer con 7 anni di esperienza nella progettazione e implementazione di architetture distribuite per l’elaborazione di dati su larga scala. Ho guidato lo sviluppo di piattaforme data lake che elaborano quotidianamente oltre 5TB di dati, supportando decisioni aziendali critiche in tempo reale.

La mia expertise comprende l’ecosistema Hadoop (HDFS, MapReduce, Hive, HBase), Apache Spark, Kafka, e tecnologie NoSQL come MongoDB e Cassandra. Ho implementato soluzioni di streaming in tempo reale che hanno permesso a un’azienda del settore telecomunicazioni di ridurre del 60% il tempo di rilevamento delle frodi, generando un risparmio annuo stimato di 2,5 milioni di euro.

Sono particolarmente appassionata all’ottimizzazione delle performance in ambienti distribuiti e alla progettazione di architetture resilienti. Ho sviluppato framework proprietari per il monitoraggio e l’auto-scaling di cluster Spark che hanno migliorato l’efficienza computazionale del 35% riducendo contestualmente i costi infrastrutturali del 25%.

Credo fermamente nel valore della condivisione della conoscenza: sono relatrice in conferenze tecniche sul big data e contribuisco a progetti open source nell’ecosistema Apache. Cerco continuamente di ampliare le mie competenze, attualmente approfondendo tecnologie emergenti come Ray e RAPIDS per l’accelerazione GPU dei workload di data processing.

Data Pipeline Engineer specializzato nella progettazione e implementazione di flussi di dati end-to-end che garantiscono affidabilità, scalabilità e osservabilità. Con 6 anni di esperienza, ho sviluppato competenze approfondite in Apache Airflow, Kafka, Luigi e tecnologie di orchestrazione che permettono di gestire complesse dipendenze tra task e garantire la corretta esecuzione dei processi di elaborazione dati.

Ho progettato pipeline di dati mission-critical per aziende nel settore e-commerce e fintech, implementando sistemi di monitoraggio avanzato e meccanismi di recupero automatico che hanno portato a un uptime del 99,9%. Uno dei miei progetti più significativi ha coinvolto la riprogettazione dell’intera infrastruttura di ingestion dati di una piattaforma di pagamenti online, passando da batch processing a streaming in tempo reale, riducendo la latenza da ore a secondi.

Sono un forte sostenitore delle metodologie DevOps e dell’Infrastructure as Code. Ho implementato pipeline CI/CD per il deployment automatizzato delle infrastrutture dati utilizzando Terraform e GitHub Actions, riducendo i tempi di rilascio del 70% e minimizzando gli errori umani. La mia filosofia di lavoro si basa sulla creazione di sistemi che non solo funzionano, ma sono anche facilmente manutenibili, documentati e testabili.

Data Integration Engineer con 8 anni di esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni che connettono sistemi eterogenei, garantendo la coerenza e l’integrità dei dati attraverso l’intera infrastruttura aziendale. Certificata MuleSoft Developer e Dell Boomi Professional, ho sviluppato competenze approfondite in middleware di integrazione, API management e tecniche di sincronizzazione dati.

Nel mio ruolo attuale presso un’azienda leader nel settore sanitario, ho guidato l’implementazione di un’architettura di integrazione basata su API che ha connesso oltre 20 sistemi legacy e moderni, permettendo lo scambio sicuro di dati sensibili dei pazienti nel pieno rispetto delle normative GDPR e HIPAA. Questo progetto ha ridotto i tempi di accesso alle informazioni cliniche del 75%, migliorando significativamente l’efficienza operativa e la qualità dell’assistenza.

La mia specializzazione include la progettazione di soluzioni di Master Data Management (MDM) che garantiscono una visione unificata e coerente dei dati aziendali. Ho implementato sistemi MDM che hanno permesso di ridurre le duplicazioni di record clienti del 40% e migliorare l’accuratezza dei dati anagrafici dal 78% al 96%, con un impatto diretto sulla qualità delle analisi di business intelligence e sulle attività di marketing.

Data Engineer Senior con oltre 10 anni di esperienza nella progettazione e implementazione di architetture dati enterprise scalabili e performanti. Ho guidato team tecnici in progetti complessi per settori come telecomunicazioni, finanza e retail, sviluppando soluzioni che elaborano quotidianamente petabyte di dati e supportano processi decisionali critici.

La mia expertise spazia dall’ottimizzazione di data warehouse tradizionali alla progettazione di moderne architetture data lake e lakehouse. Ho guidato la migrazione di un’infrastruttura dati legacy a una soluzione cloud-native che ha ridotto i costi operativi del 60% e migliorato le performance analitiche del 300%. Padroneggio tecnologie come Snowflake, Databricks, Spark, Kafka, Airflow e l’intero stack AWS/Azure per data engineering.

Oltre alle competenze tecniche, ho sviluppato una solida esperienza nella leadership tecnica e nel mentoring. Ho formato e guidato team di data engineer, implementando best practice di sviluppo, metodologie agili e processi di code review che hanno migliorato significativamente la qualità del codice e ridotto il debito tecnico. Sono particolarmente abile nel tradurre requisiti di business complessi in soluzioni tecniche eleganti ed efficaci.

Sono un sostenitore dell’apprendimento continuo e della condivisione della conoscenza. Partecipo regolarmente come speaker a conferenze del settore e ho contribuito a diversi progetti open source nell’ecosistema dei big data. La mia visione è che un’architettura dati ben progettata non sia solo un asset tecnologico, ma un vero e proprio abilitatore di innovazione e vantaggio competitivo per l’azienda.

Data Engineer con 5 anni di esperienza nella progettazione e sviluppo di soluzioni per l’acquisizione, la trasformazione e l’archiviazione efficiente dei dati. La mia missione professionale è costruire infrastrutture dati robuste che trasformano informazioni grezze in asset strategici per il business.

Nel mio percorso ho sviluppato competenze approfondite in Python, SQL, tecnologie ETL (Informatica, Talend), e piattaforme cloud (AWS, Azure). Ho implementato data pipeline che hanno migliorato l’efficienza di elaborazione del 45% e ridotto i tempi di accesso ai dati del 60%, permettendo ai team di analisi di ottenere insight in tempi significativamente ridotti. Uno dei miei progetti più significativi ha coinvolto la progettazione di un’architettura data warehouse che ha centralizzato dati provenienti da 12 sistemi diversi, creando una fonte unica di verità per l’intera organizzazione.

Sono particolarmente appassionata all’ottimizzazione delle performance e all’implementazione di best practice per garantire la qualità e la governance dei dati. Ho sviluppato framework di monitoraggio che hanno permesso di identificare e risolvere proattivamente problemi di integrità dei dati, migliorando l’affidabilità delle analisi aziendali. La mia filosofia di lavoro si basa sulla creazione di soluzioni che non solo rispondono ai requisiti attuali, ma sono anche sufficientemente flessibili per adattarsi all’evoluzione delle esigenze aziendali.

Cloud Data Engineer certificato con 6 anni di esperienza nella progettazione e implementazione di architetture dati native cloud. Possiedo certificazioni AWS Solutions Architect, Azure Data Engineer e Google Professional Data Engineer, con una comprovata esperienza nell’ottimizzazione di costi e performance delle infrastrutture dati cloud.

Ho guidato la migrazione di data warehouse on-premise a soluzioni cloud-based come Snowflake, Redshift e BigQuery, implementando architetture serverless che hanno ridotto i costi operativi del 55% e migliorato la scalabilità e l’elasticità dei sistemi. La mia expertise include lo sviluppo di pipeline di dati utilizzando servizi gestiti come AWS Glue, Azure Data Factory e Google Dataflow, con particolare attenzione all’automazione e all’Infrastructure as Code tramite Terraform e CloudFormation.

Nel mio ruolo attuale, ho progettato un’architettura multi-cloud per un’azienda del settore retail che ha permesso di sfruttare i punti di forza di ciascun provider, ottimizzando costi e performance. Ho implementato strategie di data governance cloud-native che garantiscono sicurezza, compliance e tracciabilità dei dati attraverso diversi ambienti cloud. Sono particolarmente abile nell’ottimizzazione dei costi cloud, avendo sviluppato framework di monitoraggio e automazione che hanno generato risparmi annuali superiori a 200.000€ per i miei clienti.