In sintesi
- Mansioni: Sviluppa pipeline di dati e collabora con Data Scientist su progetti innovativi.
- Azienda: BIP, leader in consulenza Big Data e tecnologie emergenti.
- Benefit: Formazione continua, lavoro flessibile, assicurazione sanitaria e supporto per neogenitori.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e inclusione.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai la differenza nel mondo dei dati.
- Qualifiche: Esperienza in piattaforme cloud e linguaggi di programmazione come SQL e Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Entra a far parte di BIP – xTech, il Centro di Eccellenza di BIP specializzato in consulenza e servizi innovativi in ambito Big Data, Data Science, RPA, Cloud, Blockchain e Networking.
Sarai responsabile di operare su Data Platform Big Data o ibride, on-premises o cloud, implementando pipeline di lavorazione batch o real time, trasformazione e trattamento di dati strutturati e non strutturati. Dovrai essere autonomo nelle fasi di acquisizione, storicizzazione, cleansing, anonimizzazione/crypting/masking dei dati, trattamento dei valori nulli e outlier, aggregazione, strutturazione di dati non strutturati, creazione di KPI di quality, preparazione dati per diversi utenti tra cui:
- i Data Scientist che utilizzeranno i dataset per l’elaborazione di modelli di Machine Learning
- gli strumenti di Data Visualization e Business Intelligence
- l’alimentazione di strutture relazionali (es. DWH) e non (es. Graph DB, NoSQL)
- applicativi esterni in logica API (es. REST API)
Sarai inoltre responsabile di recepire i modelli di Machine Learning dai Data Scientist, ottimizzarli in logica di esecuzione in scala, ad esempio applicando parallelismi di calcolo, e integrarli / schedularli per un’esecuzione automatica efficiente.
Lavorerai con diverse tecnologie, scelte in base allo specifico progetto e Cliente, prediligendo architetture cloud native e globalmente scalabili. Sarai un esperto in costante evoluzione in grado di selezionare le tecnologie più adatte per l’implementazione di pipeline complesse, massimizzando il riuso, la qualità, l’efficienza e la performance, la documentazione e l’ordine.
Sarai spesso chiamato a fornire Advisory per selezionare tecnologie di Engineering all’interno di nascenti architetture Big Data o per efficientare ecosistemi già attivi con problematiche di ordine, qualità, riuso, strutturazione.
Ti sarà richiesto, in modo commisurato alla tua seniority, di dimostrare ed evolvere le capacità di costruire relazioni con clienti, vendor, partner, e assicurare sempre il raggiungimento della migliore soluzione in accordo con le esigenze e i requisiti condivisi assieme al Cliente.
Oltre alle progettualità, ai Data Engineer sarà richiesto un contributo attivo per alimentare la Community con attività di ricerca, scouting, concept di nuove soluzioni e business development.
Requisiti Indispensabili:
- Esperienza nell’implementazione e gestione di piattaforme dati basate sul cloud
- Conoscenza di una o più piattaforme cloud (es. Google GCP, Amazon AWS, Microsoft Azure) e dei servizi a supporto di gestione, elaborazione e analisi dei dati.
- Conoscenza dei principali concetti sulle moderne piattaforme dati (es. Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Virtualization, Data Mesh, Data Governance, ecc…)
- Esperienza nella progettazione di data model e creazione/manutenzione di data pipeline per l’estrazione, trasformazione e caricamento dei dati
- Conoscenza di uno o più linguaggi di programmazione e interrogazione dati (es. SQL, Java, Ruby, Python, R…)
- Conoscenza approfondita di una o più tecnologie per gestione di basi dati strutturate e non strutturate (es. Bigquery, MongoDB, Hadoop, Redis, ecc…)
Plus: E’ gradito il possesso di una o più delle seguenti certificazioni o equivalenti:
- Google Professional Data Engineer
- Data Engineering on Microsoft Azure
- AWS Certified Big Data – Specialty
Perchè BIP?
- Crescita e Formazione: Più di 300 corsi su tecnologie e business emergenti, programmi di sviluppo personalizzati e iniziative di training e people care per supportare la tua crescita professionale e personale.
- Flessibilità e Work-Life Integration: Lavoro agile con possibilità di programmare le giornate da remoto e in ufficio con il proprio responsabile e in base alle esigenze di progetto, Banca Ore Solidale per usufruire o mettere a disposizione ore di permesso a colleghi e colleghe che vivono momenti di difficoltà e una cultura che favorisce l’equilibrio tra vita e lavoro.
- Salute & Benefits: Assicurazione sanitaria, check-up agevolati, piattaforme per il benessere psicofisico e un piano welfare integrativo. Ticket restaurant e altri benefit dedicati.
- Famiglia e Genitorialità: Supporto concreto a neogenitori: integrazione al 100% per i primi 3 mesi del congedo parentale o bonus una tantum, giorni extra per i papà e iniziative di supporto durante il congedo e al rientro in azienda.
- Inclusione e Valori: Promuoviamo l’unicità e garantiamo pari opportunità a tutte le persone. Lavoriamo per un ambiente etico, equo e accogliente, anche attraverso politiche attive per le categorie protette (L. 68/99).
BIP è un’azienda che promuove la diversità e l’inclusione. Tutti i candidati saranno considerati per le posizioni adeguate ai loro skill e alla loro esperienza, indipendentemente dalla razza, religione, orientamento sessuale, genere, disabilità o età.
Cloud Data Engineer in Latina datore di lavoro: BIP
BIP è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e internazionale dove i consulenti possono crescere professionalmente e contribuire a progetti innovativi nel campo della gestione delle performance aziendali. Con una cultura aziendale che promuove la collaborazione e lo sviluppo delle competenze, i dipendenti hanno accesso a opportunità di formazione continua e a un pacchetto retributivo competitivo, rendendo BIP un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Cloud Data Engineer in Latina
✨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 BIP
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di BIP! 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 Cloud Data Engineer in Latina
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 BIP. 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 BIP. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso BIP
✨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.
