In sintesi
- Mansioni: Progetta e gestisci architetture di ingegneria dei dati per strategie digitali innovative.
- Azienda: ABB, leader globale nell'energia e nelle soluzioni industriali.
- Benefit: Lavoro ibrido, opportunità di crescita e un ambiente collaborativo.
- Altre informazioni: Unisciti a noi per un futuro più pulito e intelligente.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel mondo dell'energia e della sostenibilità.
- Qualifiche: Laurea in Informatica o esperienza in ingegneria dei dati richiesta.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 150000 € per anno.
In ABB, aiutiamo le industrie a crescere, a diventare più snelle e pulite. Qui, il progresso è un’aspettativa: per te, per il tuo team e per il mondo. Come leader di mercato globale, ti daremo ciò di cui hai bisogno per realizzarlo. Non sarà sempre facile, crescere richiede grinta. Ma in ABB, non sarai mai solo. Gestisci ciò che governa il mondo.
Questa Posizione Risponde a Center of Excellence Lead Digital Engineering
Your Role And Responsibilities
Il Lead Data Engineering, Integration & Governance è responsabile per costruire e gestire la base di ingegneria dei dati per la Strategia dei Dati dell'Ingegneria Digitale. Questo ruolo guida l'ingestione, la preparazione, la trasformazione, l'assicurazione della qualità e l'integrazione dei dati dai sistemi sorgente aziendali (PLM, ERP, MES, strumenti di ingegneria, piattaforme di simulazione, sistemi di configurazione del prodotto). Il ruolo garantisce che i dati siano tecnicamente disponibili, affidabili, tracciabili e pronti per il consumo da parte di strati di integrazione semantica, grafi di conoscenza, capacità di metadata/catalogo, piattaforme Digital Twin, Asset Administration Shell (AAS), piattaforme di sostenibilità, applicazioni analitiche e sistemi downstream. Questo ruolo collega l'ingegneria dei dati pratica, l'integrazione aziendale, l'eccellenza operativa e l'implementazione della governance per abilitare un'organizzazione di Ingegneria Digitale scalabile e basata sui dati.
Il modello di lavoro per il ruolo è: ibrido. Questo ruolo contribuisce alla Divisione Smart Power dell'Electrification Business a Bangalore, India.
You Will Be Mainly Accountable For
- Data Engineering & Integration: Progettare ed evolvere architetture di ingegneria dei dati scalabili, schemi di integrazione e strutture di database che abilitano l'ingestione e l'interoperabilità tra i sistemi aziendali. Costruire e gestire capacità di integrazione dei dati robuste, inclusi pipeline ETL/ELT, flussi di lavoro, API, framework di automazione e prodotti dati riutilizzabili che supportano piattaforme semantiche, Digital Twins, AAS, analisi e altri consumatori downstream.
- Data Preparation, Transformation & Quality: Guidare la preparazione, trasformazione, armonizzazione, arricchimento e mappatura semantica dei dati aziendali per la popolazione di grafi di conoscenza, pubblicazione di registri/cataloghi e consumo downstream. Stabilire pratiche di qualità dei dati, validazione, tracciabilità, lineage, monitoraggio, gestione delle eccezioni e controllo delle versioni per garantire l'accuratezza, la coerenza, l'usabilità e l'evoluzione controllata dei dati attraverso le piattaforme.
- Operations, Governance, Compliance & Lifecycle Management: Guidare l'eccellenza operativa per le piattaforme di dati gestendo le operazioni delle pipeline, i flussi di lavoro di integrazione, la reportistica sulla qualità, la risoluzione dei problemi, le attività di migrazione, gli aggiornamenti delle piattaforme e le iniziative di miglioramento continuo. Implementare governance, conformità, sicurezza e controlli del ciclo di vita integrando politiche, gestione dei metadati, integrazione del catalogo, gestione degli accessi, auditing e requisiti normativi nei prodotti e flussi di lavoro dei dati.
- Technical Oversight & Infrastructure: Ottimizzare e mantenere le piattaforme di dati aziendali attraverso la consolidazione dell'infrastruttura, il tuning delle prestazioni, la pianificazione della disponibilità e del recupero da disastri, la gestione degli spazi di lavoro, l'automazione, il monitoraggio, l'analisi delle cause radice e la valutazione della tecnologia.
- Semantic Enablement & Downstream Consumption: Preparare ed esporre dati semanticamente pronti che supportano ontologie, grafi di conoscenza, strati di integrazione semantica e strutture informative canoniche richieste per l'interoperabilità aziendale. Abilitare e supportare la consegna di output strutturati, trasformazioni e meccanismi di integrazione per piattaforme Digital Twin, Asset Administration Shell (AAS), Omniverse, soluzioni di sostenibilità, applicazioni analitiche e altri servizi specifici per i consumatori.
- Collaboration & Stakeholder Engagement: Collaborare con stakeholder aziendali, architetti, modellatori semantici, esperti di dominio, fornitori e team di piattaforma per implementare integrazioni di dati end-to-end, mantenere documentazione tecnica e guidare la scalabilità degli standard e delle migliori pratiche del CoE di Ingegneria Digitale.
Qualifications For The Role
- Laurea triennale o magistrale in Informatica, Ingegneria del Software, Sistemi Informativi o campo correlato.
- Esperienza comprovata nel lavorare con dati su larga scala in ambienti aziendali complessi.
- Solida esperienza nella progettazione e implementazione di pipeline di dati, framework di ingestione, logica di trasformazione e prodotti dati riutilizzabili attraverso più sistemi aziendali.
- Esperienza nel supporto della qualità dei dati, gestione dei metadati, gestione del ciclo di vita, processi operativi e implementazione della governance tecnica.
- Forti competenze pratiche con ingegneria dei dati, pipeline ETL/ELT, ingestione dei dati, trasformazione, preparazione e automazione della qualità.
- Esperienza pratica con piattaforme moderne di ingegneria dei dati e framework di pipeline (Databricks, Azure Data Factory o strumenti simili di orchestrazione e trasformazione).
- Esperienza con gestione dei metadati, cataloghi/registri di dati, lineage dei dati e tracciabilità. L'esposizione all'integrazione semantica, grafi di conoscenza e architetture guidate da ontologie è un plus.
- Eccellenti capacità comunicative—capace di colmare il divario tra team tecnici e stakeholder aziendali.
- Forti capacità di problem-solving e decision-making, con un approccio pratico e orientato alla responsabilità.
- Capacità di navigare in strutture organizzative complesse e influenzare senza autorità diretta.
More About Us
ABB Smart Power fornisce soluzioni di distribuzione energetica per data center, impianti industriali e di produzione, infrastrutture critiche e edifici commerciali. I team tecnici della Divisione lavorano a stretto contatto con partner industriali, offrendo soluzioni avanzate che supportano la crescita rapida, la transizione energetica e gli obiettivi di sostenibilità. Il portafoglio della Divisione include interruttori automatici industriali, sistemi a bassa tensione, applicazioni di avviamento motore e dispositivi di sicurezza come interruttori e relè. La sua unità di Protezione Energetica supporta le più grandi aziende di data center del mondo con soluzioni UPS avanzate ed energeticamente efficienti. La piattaforma ABB Ability™ Energy Manager offre una piattaforma scalabile e facile da usare che aiuta le organizzazioni a risparmiare energia e ridurre le emissioni di CO2.
Apprezziamo le persone con background diversi. Potresti essere la tua storia? Candidati oggi stesso o visita www.abb.com per saperne di più su di noi e scoprire l’impatto delle nostre soluzioni in tutto il mondo.
Avviso di frode: Qualsiasi offerta genuina da parte di ABB sarà sempre preceduta da una candidatura formale e da un colloquio. Non chiediamo mai denaro ai candidati. Per le posizioni aperte, puoi visitare il nostro sito web dedicato alle carriere https://global.abb/group/en/careers e candidarti. Fai riferimento all’avviso dettagliato di frode per le assunzioni utilizzando il link https://global.abb/group/it/careers/how-to-apply/fraud-warning.
LEAD DATA ENGINEERING, INTEGRATION & GOVERNANCE datore di lavoro: ABB
ABB è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro ibrido a Bangalore, India, dove l'innovazione e la sostenibilità sono al centro delle nostre operazioni. I dipendenti possono beneficiare di opportunità di crescita professionale attraverso progetti stimolanti nel campo dell'ingegneria dei dati e della governance, collaborando con esperti del settore in un contesto che promuove la diversità e l'inclusione. Con un forte impegno verso l'eccellenza operativa e il supporto alla transizione energetica, ABB offre un'esperienza lavorativa significativa e gratificante per chi cerca di fare la differenza nel mondo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere LEAD DATA ENGINEERING, INTEGRATION & GOVERNANCE
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su ABB
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di ABB! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come LEAD DATA ENGINEERING, INTEGRATION & GOVERNANCE
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di ABB. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di ABB. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso ABB
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.