In sintesi
- Mansioni: Costruisci pipeline dati su Google Cloud e collabora con Data Scientist per progetti innovativi.
- Azienda: Azienda tech all'avanguardia con un ambiente di lavoro collaborativo.
- Benefit: Retribuzione competitiva, lavoro ibrido, assicurazione sanitaria e oltre 300 corsi di formazione.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie avanzate e fai la differenza nel mondo dei dati.
- Qualifiche: Esperienza in piattaforme dati cloud e conoscenza di GCP e linguaggi di programmazione.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Overview
In questa posizione operi sulla Data Platform GCP per costruire pipeline batch e real-time, trasformando e preparando dati strutturati e non strutturati.
Sarai autonomo in acquisizione, storicizzazione, cleansing e anonimizzazione dei dati, gestendo outlier e dati nulli, e creando KPI di qualità.
Lavorerai a stretto contatto con Data Scientist, strumenti di BI/Visualization e strutture sia relazionali sia No SQL, per fornire dataset pronti all’uso.
Riceverai modelli di ML dai Data Scientist, li ottimizzerai per esecuzione scalata e li schedulerai per automatizzare l’integrazione.
Avrai un ruolo di consulenza sulle scelte di servizi GCP, costruendo relazioni con clienti e partner, e contribuom
- Retribuzione / Benefits
- crescita e formazione con 300+ corsi
- lavoro ibrido/remoto
- assicurazione sanitaria e check-up
- piani welfare e benessere
- ticket restaurant
- congedo parentale e supporto famigliare
- Responsabilità
- Operare su Data Platform GCP e implementare pipeline batch e real-time
- Eseguire acquisizione, storicizzazione, cleansing, anonimizzazione/masking dei dati
- Gestire valori nulli/outlier, aggregazione e strutturazione di dati non strutturati
- Creare KPI di quality e preparare dataset per Data Scientist, BI e architetture DWH/No SQL
- Ricevere e ottimizzare modelli di ML per esecuzione scalabile e schedularli per automazione
- Progettare pipeline complesse massimizzando riuso, qualità, efficienza e documentazione
- Fornire advisory per selezione/ottimizzazione dei servizi GCP
- Costruire relazioni con clienti, vendor e partner e supportare soluzioni su mandati condivisi
- Contribuire alla Community con attività di ricerca, scouting e sviluppo di nuove soluzioni
- Requisiti fondamentali
- Esperienza in piattaforme dati basate sul cloud
- Conoscenza di Google GCP e servizi Data Flow, Composer, Data Fusion, Vertex
- Conoscenza concetti moderni di data platforms (Big Data, Data Lake, Data Warehouse, Data Mesh, Data Governance)
- Progettazione data model e pipeline ETL/ELT
- Conoscenza di linguaggi SQL, Java, Ruby, Python o R
- Conoscenza di tecnologie per Basi dati strutturate e non strutturate (Big Query, Cloud SQL, Firestore)
- Plus: certificazione Google Professional Data Engineer o equivalente
- Comunicazione efficace con stakeholders
- Orientamento al cliente e soluzione di problemi
- Proattività e autonomia
- Data Flow, Composer, Data Fusion, Vertex su GCP
- Big Query, Cloud SQL, Firestore
- Data modeling e design di pipeline ETL/ELT
Google Cloud Data Engineer datore di lavoro: Business Integration Partners
Lavorare come Google Cloud Data Engineer in questa azienda significa entrare a far parte di un ambiente innovativo e stimolante, dove la crescita professionale è supportata da oltre 300 corsi di formazione. La cultura del lavoro ibrido e remoto favorisce un equilibrio tra vita professionale e personale, mentre i piani welfare e benessere, insieme a un'assicurazione sanitaria completa, dimostrano l'impegno dell'azienda nel prendersi cura dei propri dipendenti. Qui avrai l'opportunità di collaborare con esperti del settore, contribuendo a progetti significativi che fanno la differenza nel mondo dei dati.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Business Integration Partners
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Google 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 Google 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.
