About this role
Job Description: Leonardo è un gruppo industriale internazionale, tra le principali realtà mondiali nell’Aerospazio, Difesa e Sicurezza che realizza capacità tecnologiche multidominio in ambito Elicotteri, Velivoli, Aerostrutture, Elettronica, Cyber Security e Spazio. Con oltre 60.000 dipendenti nel mondo, l’azienda ha una solida presenza industriale in Italia, Regno Unito, Polonia, Stati Uniti, e opera in 150 paesi anche attraverso aziende controllate, joint venture e partecipazioni. Protagonista dei principali programmi strategici a livello globale, è partner tecnologico e industriale di Governi, Amministrazioni della Difesa, Istituzioni e imprese. All’interno dell’Area Cyber & Security Solutions, stiamo ricercando un/a Software Engineer per servizi dati, cloud e ML per la nostra sede di Genova / Roma Laurentina.
Di seguito l’elenco delle principali attività previste per il ruolo:
• Sviluppare microservizi per data ingestion, transformation, API exposure e processing • Implementare servizi per batch e streaming data processing con integration tra i due paradigmi • Sviluppare API RESTful, GraphQL e gRPC per data access e analytics query execution • Implementare servizi per cloud infrastructure management (compute, storage, networking) • Sviluppare servizi per orchestration e provisioning di risorse cloud • Implementare servizi per security posture monitoring e compliance checking • Sviluppare componenti per cost tracking, resource optimization e billing • Implementare servizi per ML lifecycle management (training, evaluation, deployment, monitoring) • Sviluppare servizi per model registry, versioning e metadata tracking • Sviluppare API per model serving e inference con support per batch e real-time predictions • Implementare servizi per feature store management e feature engineering pipelines • Implementare servizi per metadata management e data catalog integration • Sviluppare componenti per data quality validation e monitoring • Integrare con data lakehouse per unified batch-streaming storage • Integrare con cloud providers APIs (OpenStack, AWS, Azure) per multi-cloud scenarios • Implementare servizi per disaster recovery automation e backup orchestration • Sviluppare Kubernetes operators per custom resource management • Implementare caching strategies e query optimization per performance • Sviluppare servizi per data lineage tracking e impact analysis • Implementare servizi per model monitoring (drift detection, performance tracking, data quality) • Sviluppare servizi per automated retraining pipelines e continuous learning • Garantire scalabilità, reliability e security per data services, cloud services e ML workloads • Implementare pattern per fault tolerance, retry mechanisms e error handling • Implementare testing automation e CI/CD pipelines per cloud services, data services e ML pipelines • Mantenere elevati standard di qualità del codice attraverso testing e code review • Collaborare con data engineers, infrastructure team, data scientists e ML engineers per implementazione end-to-end
Titolo di studio Laurea in Ingegneria Informatica, Informatica o equivalente. Seniority Expert (da 2 a 5 anni di esperienza nel ruolo, o più di 5 anni di esperienza in ruoli analoghi)
Conoscenze e competenze tecniche
• Sviluppo backend con linguaggi enterprise (Java, Python, Scala, Go) per data platforms, cloud platforms e ML platforms • Data processing con framework moderni (Apache Spark, Apache Flink) • Architetture event-driven per data streaming e real-time processing • Cloud platforms APIs (OpenStack, AWS/Azure SDKs) e resource management • Kubernetes e container orchestration con operators pattern • Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi) e automation • Microservizi cloud-native con service mesh integration • MLOps practices per model lifecycle automation • Model serving frameworks (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton Inference Server) • ML orchestration tools (Kubeflow, MLflow) e experiment tracking • Feature stores (Feast, Tecton) e feature engineering pipelines • Sviluppo di API (RESTful, GraphQL, gRPC) per data services, infrastructure services e ML services • Database relazionali e NoSQL ottimizzati per analytics (columnar, document, wide-column) • Data lakehouse integration (Delta Lake, Apache Iceberg) con ACID semantics • Security automation (policy enforcement, compliance scanning, secrets management) • Caching distribuito (Redis, Memcached) per performance optimization • API design per infrastructure services e ML services con versioning e backward compatibility Competenze comportamentali
• Autonomia nella gestione di task complessi multi-componente • Buone capacità comunicative e problem solving analitico • Orientamento alla qualità del codice, data quality, automazione, infrastructure as code, performance e scalability • Security mindset per cloud environments • Collaborazione efficace in team cross-funzionali (backend, data engineering, analytics, infrastructure, ML) • Proattività nel knowledge sharing e continuous improvement Conoscenze linguistiche Italiano madrelingua, Inglese professionale (B2) Competenze informatiche
• Linguaggi backend (Java, Python, Scala, Go) e framework (Spring Boot, FastAPI) • Apache Spark (PySpark, Scala) per distributed data processing • Apache Flink for stream processing (DataStream API, Table API) • Event streaming (Apache Kafka) e message brokers • Cloud platforms (OpenStack, integration con AWS/Azure) • Kubernetes avanzato (operators, CRDs, admission controllers, GPU support con NVIDIA GPU Operator) • Infrastructure as Code (Terraform, Ansible, Pulumi) • ML frameworks (TensorFlow, PyTorch) e model formats (ONNX, SavedModel) • Model serving (TensorFlow Serving, TorchServe, Triton) • MLOps tools (Kubeflow, MLflow, DVC) • Feature stores (Feast) e data versioning • Containerizzazione (Docker) e deployment su Kubernetes • Database relazionali (PostgreSQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra), columnar (ClickHouse), time-series (TimescaleDB) • Data lakehouse platforms (Delta Lake, Apache Iceberg) • Cache distribuito (Redis) e query optimization • Security tools (Vault, OPA, Falco) per cloud security • API design e versioning strategies • Pipeline CI/CD e monitoring (Prometheus, Grafana) per data applications, cloud services e ML systems
Altro
• Disponibilità a brevi trasferte su territorio nazionale • Esperienza con big data processing su larga scala, progetti cloud infrastructure, progetti ML/AI è un plus • Certificazioni data engineering (Databricks, Snowflake), cloud (AWS/Azure, OpenStack, Kubernetes), streaming (Confluent Certified Developer for Apache Kafka, Flink) sono titoli preferenziali • Conoscenza di data warehousing, OLAP, data modeling, analytics, ML algorithms, data science è un plus • Background in progetti data-intensive, system administration, SRE, distributed systems o high-performance computing è un plus • Disponibilità a ottenere clearance di sicurezza
Seniority: Expert Primary Location: IT - Genova - Fiumara Additional Locations: IT - Roma - Via Laurentina Contract Type: Permanent Total Base Pay Range: 36k-50k Hybrid Working: Hybrid