In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e ottimizza infrastrutture dati per analisi e reporting di alta qualità.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore dei dati con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, benefit sanitari, lavoro remoto e opportunità di sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di crescita nella carriera.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e contribuisci a decisioni aziendali strategiche.
- Qualifiche: Esperienza con Python, SQL e strumenti ETL; conoscenza delle piattaforme cloud.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 150000 € per anno.
Role Purpose
As a Data Engineer Specialist, you will play a pivotal role in supporting the development, maintenance, and optimisation of the organisation’s data infrastructure.
The role would focus on managing data pipelines, transforming raw data into usable structures, automating ingestion processes, and enabling high-quality reporting and analytics across the business.
This role plays a key part in supporting cloud-based reporting, enterprise data warehouse initiatives, and cross-departmental analytics.
- Role Responsibilities
- Data Pipeline & ETL Development
- Construct, test, and maintain scalable data pipelines.
- Building ETL/ELT processes for ingesting and transforming large datasets.
- Automate data ingestion using tools such as Python, SQL, cloud ETL platforms
- Data Architecture & Storage
- Develop and maintain database schemas, views, mapping tables, data models, and data warehouses.
- Optimise data storage solutions (SQL, No SQL, cloud storage, data lakes).
- Data Integration & APIs
- Integrate internal and external data sources.
- Build APIs and services for data access and consumption.
- Monitor system interoperability and consistent data flow across platforms.
- Data Quality, Validation & Governance
- Automate validation rules, quality checks, and data cleaning procedures.
- Monitor data accuracy, data consistency, data security, and data regulatory compliance.
- Infrastructure Management
- Assist the configuration and management of databases, warehouses, cloud computing frameworks.
- Collaboration & Support
- Work closely with data scientists, analysts, product teams, and executives.
- Assist Pricing & Exposure management with their respective databases
- Translate complex technical concepts into actionable insights for non-technical stakeholders.
- Support organizational decision-making by ensuring data is accurate, accessible, and relevant.
Skills & Experience
Essential
- Hands on experience with Python and SQL.
- Exposure with cloud platforms (AWS, Azure, GCP).
- Experience with ETL tools: Databricks, Azure Data Factory, SSIS.
- Strong understanding of data modelling, metadata, and data architecture.
- Ability to build high-performance algorithms and prototypes.
- Knowledge of data governance, data security, and privacy standards.
- Excellent problem-solving and analytical thinking.
- Ability to collaborate cross‑
- Clear communication and documentation abilities.
Desirable
- Understanding of machine-learning data requirements.
- Experience working within cross functional analytical squads.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineering Specialist datore di lavoro: Africa Specialty Risks
Lavorare come Data Engineering Specialist in questa azienda significa entrare a far parte di un ambiente innovativo e collaborativo, dove la crescita professionale è incoraggiata attraverso opportunità di formazione continua e progetti stimolanti. La cultura aziendale promuove la condivisione delle idee e il lavoro di squadra, mentre la posizione strategica offre accesso a risorse all'avanguardia nel settore del cloud computing e dell'analisi dei dati. Con un forte impegno per la qualità e l'integrità dei dati, questa azienda si distingue come un datore di lavoro eccellente per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Africa Specialty Risks
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Engineering Specialist
✨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 Africa Specialty Risks
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Africa Specialty Risks! 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 Data Engineering Specialist
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 Africa Specialty Risks. 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 Africa Specialty Risks. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Africa Specialty Risks
✨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.
