In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa sistemi AI e dati per il settore energetico.
- Azienda: Camlin, leader nella tecnologia industriale e nei sistemi basati su AI.
- Benefit: Salario competitivo, buoni pasto, supporto alla formazione e abbonamento in palestra scontato.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e influenza tecnica.
- Perché questo lavoro: Lavora su problemi reali e complessi con un impatto tangibile nel settore energetico.
- Qualifiche: Esperienza in prodotti AI, ML e sistemi di ingegneria dei dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 155000 € per anno.
Camlin sviluppa tecnologie industriali e sistemi basati su AI utilizzati nel settore energetico in oltre 20 paesi. Ci occupiamo di problemi complessi del mondo reale che coinvolgono infrastrutture critiche, reti di sensori industriali e intelligenza operativa. Stiamo cercando un Senior AI & Data Engineer per aiutare a progettare e consegnare prodotti AI e dati focalizzati sulla manutenzione predittiva, rilevamento di anomalie, monitoraggio degli asset e previsione energetica. Questo è un ruolo ibrido permanente (3 giorni in sede, 2 giorni di lavoro da casa). Si tratta di un ruolo ingegneristico altamente pratico per qualcuno che ama risolvere problemi difficili di AI e dati in ambienti operativi reali.
Collaborerai strettamente con esperti del settore, stakeholder di prodotto e ingegneri per trasformare i dati in sistemi affidabili che creano un impatto misurabile sul business. Cerchiamo qualcuno che possa combinare una forte esecuzione tecnica con la capacità di portare struttura, chiarezza e slancio a iniziative ingegneristiche complesse. Avrai un ruolo importante nella definizione dei piani tecnici e nella guida della consegna di progetti AI e dati.
Cosa farai:
- Progettare e costruire sistemi AI e dati dall'idea iniziale fino alla creazione del modello
- Collaborare con scienziati dei dati, product manager ed esperti del settore per definire soluzioni tecniche
- Trasformare problemi aziendali e operativi ambigui in piani ingegneristici strutturati
- Prototipare e convalidare idee rapidamente per ridurre il rischio tecnico e di prodotto all'inizio
- Costruire flussi di lavoro dati e ML scalabili utilizzando strumenti moderni basati su cloud
- Influenzare la direzione tecnica, le decisioni architettoniche e le discussioni sulla roadmap del prodotto
- Valutare i compromessi tra accuratezza del modello, affidabilità, complessità, latenza e costo operativo
- Aiutare a guidare risultati misurabili con KPI chiari e un impatto visibile sul business
- Migliorare la qualità ingegneristica, la manutenibilità e l'affidabilità operativa in tutto lo stack
Cosa cerchiamo:
- Esperienza nella costruzione di prodotti AI, ML o dati nel mondo reale
- Esperienza nel lavoro su sistemi di ingegneria dei dati e ML, non solo pipeline isolate
- Comodità nell'operare in ambienti con incertezze e requisiti in evoluzione
- Mentalità ingegneristica pragmatica focalizzata sui risultati e sull'impatto sul business
- Capacità di fare e comunicare chiaramente i compromessi
- Pensatore sistemico in grado di collegare architettura, obiettivi di prodotto e vincoli operativi
- Forti capacità comunicative con stakeholder sia tecnici che non tecnici
- Approccio collaborativo con disponibilità a sfidare costruttivamente le assunzioni
Questo ruolo probabilmente non è adatto se:
- Ti identifichi principalmente come ingegnere focalizzato solo sulle pipeline o ETL
- Preferisci requisiti completamente specificati prima di iniziare a lavorare
- Vuoi responsabilità limitate senza proprietà di prodotto o tecnica
Questo ruolo inizia come posizione di contributore individuale senior con forte influenza tecnica. Nel tempo, ci si aspetta che tu plasmi sempre più i piani tecnici, mentori ingegneri e prenda possesso di iniziative più ampie di AI e dati all'interno dell'organizzazione. Il successo in questo ruolo significa:
- Consegna di sistemi AI che creano valore operativo misurabile
- Riduzione dell'incertezza e del rischio tecnico all'inizio
- Aiutare i team a prendere decisioni migliori in ingegneria e prodotto
- Costruire fiducia tra i team di ingegneria, prodotto e dominio
- Guidare una consegna prevedibile in ambienti industriali complessi
Perché questo ruolo si distingue:
- Lavorare su set di dati industriali ed energetici insoliti
- Costruire capacità AI con un impatto commerciale visibile
- Risolvere problemi tecnicamente impegnativi del mondo reale
- Operare con una proprietà e un'influenza significative
- Aiutare a plasmare la futura direzione dei sistemi AI nelle infrastrutture critiche
Vantaggi:
- Buoni pasto: per i giorni lavorati in sede.
- Supporto alla formazione: offriamo assistenza finanziaria per la tua formazione e sviluppo, a discrezione dell'azienda. Abbiamo anche una piattaforma di formazione interna per supportare il tuo sviluppo professionale e personale.
- Abbonamento in palestra scontato: rimani in forma con il nostro programma di abbonamento in palestra scontato.
- Programmi di benessere: diamo priorità al tuo benessere attraverso le nostre iniziative di benessere.
- Strumento interno di ricompensa e riconoscimento Kudos: questo semplifica e automatizza il processo di riconoscimento e apprezzamento dei dipendenti e contribuisce alla nostra cultura lavorativa positiva.
I nostri valori:
- Lavoriamo insieme
- Crediamo nelle persone
- Non accetteremo il 'modo in cui è sempre stato fatto'
- Ascoltiamo per imparare
- Stiamo cercando di fare la cosa giusta
Dichiarazione di pari opportunità di lavoro: gli individui che cercano lavoro presso Camlin sono considerati senza riguardo a razza, colore, religione, origine nazionale, età, sesso, stato civile, ascendenza, disabilità fisica o mentale, identità di genere o orientamento sessuale.
Senior Data Engineer datore di lavoro: Camlin Group
Camlin è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro ibrido che promuove la collaborazione e l'innovazione nel settore dell'energia. Con opportunità di crescita professionale attraverso programmi di formazione e riconoscimenti interni, i dipendenti possono contribuire a progetti significativi che affrontano sfide reali. La cultura aziendale si basa su valori di ascolto, apprendimento e responsabilità, rendendo Camlin un luogo ideale per chi cerca un impiego gratificante e significativo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior 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 Camlin Group
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Camlin Group! 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 Senior 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 Camlin Group. 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 Camlin Group. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Camlin Group
✨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.
