In sintesi
- Mansioni: Costruisci e gestisci Data Platform su Big Data e cloud, realizzando pipeline innovative.
- Azienda: Azienda tech all'avanguardia con un ambiente collaborativo e inclusivo.
- Benefit: Formazione continua, lavoro ibrido, assicurazione sanitaria e supporto per la famiglia.
- Altre informazioni: Opportunità di crescita professionale e sviluppo della community interna.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti complessi e fai la differenza nel mondo dei dati.
- Qualifiche: Esperienza in piattaforme dati cloud e conoscenza di linguaggi di programmazione.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Overview
In questo ruolo, costruisci e gestisci Data Platform su elementi Big Data, ibridi o cloud, realizzando pipeline batch o real-time e trasformando dati strutturati e non strutturati.
Collabori con Data Scientists, BI/Data Visualization e DSQ per preparare dataset, Governanza dati e KPI di qualità, e ottimizzare modelli di ML in esecuzione scalabile.
Lavori su architetture cloud native e supporti advisory tecnologico ai clienti, con focus su riuso, qualità e performance.
Unisci tecnologie diverse per progetti complessi e contribuisci alla Community interna e allo sviluppo del business.
- Retribuzione / Benefits
- Crescita e Formazione: corsi e sviluppo professionale
- Flessibilità: lavoro ibrido con remote/onsite
- Salute e benessere: assicurazione sanitaria e check-up agevolati
- Ticket restaurant
- Famiglia e Genitorialità: congedi e supporto
- Inclusione e pari opportunità
- Responsabilità
- Operare Data Platform Big Data su cloud o ibrido, implementando pipeline batch e real-time
- Acquisizione, storicizzazione, cleansing, anonimizzazione/masking e gestione outlier dei dati
- Preparare dati per Data Scientist, BI/ visualization e alimentazione di DWH/No SQL e API
- Ricevere e ottimizzare modelli di ML per esecuzione in scala e schedularli
- Selezionare tecnologie adatte a progetti Big Data, con attenzione a riuso, qualità e performance
- Fornire advisory tecnologico a clienti e partner e contribuire allo sviluppo della Community interna
- Costruire relazioni con clienti, vendor e partner per ottenere soluzioni ottimali
- Partecipare ad iniziative di ricerca, scouting e sviluppo di nuove soluzioni e business
- Contribuire allo sviluppo e alla crescita del team tramite condivisione di conoscenze e best practice
- Requisiti fondamentali
- Esperienza in piattaforme dati basate sul cloud
- Conoscenza di almeno una tra GCP, AWS, Azure e relativi servizi per data processing/analisi
- Conoscenza di Big Data concetti (Data Lake, Data Warehouse, Data Visualization, Data Governance, Data Mesh)
- Esperienza progettazione data model e creazione/manutenzione pipeline ETL/ELT
- Conoscenza di linguaggi di programmazione e query (SQL, Java, Python, R, Ruby)
- Conoscenza di tecnologie per basi dati strutturate/non strutturate (Big Query, Mongo DB, Hadoop, Redis)
- Plus: certificazioni Google Cloud/Azure/AWS in Data Engineering
- Capacità di lavorare in contesti cloud-native e scalabili
- Competenze di comunicazione e stakeholder management
- Orientamento al cliente
- Comunicazione efficace
- Capacità di lavoro in team multidisciplinare
- Big Query
- Mongo DB
- Hadoop
Cloud Data Engineer datore di lavoro: Business Integration Partners
Lavorare come Cloud & Martech Data Architect in questa azienda significa entrare a far parte di un team globale dedicato all'innovazione tecnologica e alla trasformazione digitale. Offriamo un ambiente di lavoro flessibile, opportunità di formazione continua e un forte supporto per l'equilibrio vita-lavoro, il tutto in un contesto stimolante che promuove la crescita professionale e la collaborazione tra diverse funzioni. Unisciti a noi per contribuire a progetti significativi e innovativi nel campo del Martech, mentre esplori le sinergie tra AI e soluzioni SaaS.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Business Integration Partners
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Cloud Data Engineer
✨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 Business Integration Partners
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Business Integration Partners! 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
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 Business Integration Partners. 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 Business Integration Partners. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Business Integration Partners
✨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.
