In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa prodotti abilitati da dati e AI, trasformando problemi ambigui in piani chiari.
- Azienda: Camlin Group, leader globale nella tecnologia con una visione audace.
- Benefit: Vouchers per pasti, supporto alla formazione, abbonamento in palestra scontato e programmi di benessere.
- Altre informazioni: Crescita professionale rapida e opportunità di leadership tecnica.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti innovativi e guida il cambiamento in un ambiente dinamico.
- Qualifiche: Esperienza in data science o ingegneria dei dati e capacità di operare in spazi problematici ambigui.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 180000 € per anno.
About Camlin Group: Camlin è un leader tecnologico globale con una visione audace: portare prodotti rivoluzionari alla vita in diversi settori come energia e ferrovie. La nostra passione si estende a progetti di R&D pionieristici in vari settori scientifici. In Camlin, prosperiamo su ingegneria di alta qualità e design innovativo, creando prodotti e servizi leader di mercato. Semplicemente, ci piace creare valore per i nostri clienti affrontando le sfide più difficili. Oggi, l'influenza di Camlin si estende in oltre 20 paesi in tutto il mondo.
Questa non è una tradizionale posizione di ingegnere dei dati “solo pipeline”. Lavorerai attraverso il stack dei dati, ML/AI e prodotto, aiutando a trasformare l'incertezza in piani chiari, ridurre il rischio tecnico e di prodotto precocemente e guidare una consegna prevedibile in ambienti complessi. Inizierai come un contributore pratico con una forte influenza di leadership e, a seconda dell'idoneità e dell'impatto, potrai crescere rapidamente in un ruolo di leadership tecnica.
Cosa farai:
- Guidare la progettazione e lo sviluppo di prodotti abilitati da dati e AI, dall'esplorazione iniziale attraverso modelli validati e pronti per la produzione.
- Aiutare a trasformare dichiarazioni di problemi ambigui in piani di consegna chiari, rendendo espliciti assunzioni, rischi e compromessi.
- Guidare attività di riduzione del rischio (ad es. prototipi, spike, validazione tecnica) precocemente nel ciclo di vita.
- Contribuire e influenzare la definizione del prodotto, assicurando che le soluzioni siano tecnicamente fattibili e scalabili.
- Definire e affinare metriche di successo chiare per iniziative di dati e AI, allineate con obiettivi di prodotto e aziendali.
- Comunicare efficacemente con la direzione e le parti interessate non tecniche, inclusa l'escalation quando necessario.
- Contribuire attivamente al miglioramento dei modi di lavorare attraverso un approccio costruttivo, aperto e disciplinato.
Cosa cerchiamo:
Deve avere:
- Esperienza consolidata come data scientist, ingegnere dei dati o ruolo simile, lavorando attraverso il più ampio stack dei dati.
- Provenienza capacità di operare efficacemente in spazi di problemi ambigui.
- Esperienza nella costruzione di prodotti di dati, non solo pipeline.
- Solida comprensione dei concetti di ML/AI e di come i modelli siano integrati nei sistemi reali.
- Capacità di ragionare sui compromessi (accuratezza vs costo, latenza, affidabilità, complessità).
- Forti capacità comunicative e comfort nell'interagire con la direzione e le parti interessate del prodotto.
- Una mentalità orientata ai risultati: ti interessa il risultato, non solo le implementazioni.
- Disponibilità a prendere responsabilità, porre domande difficili e guidare la chiarezza.
Preferibile avere:
- Esperienza nel lavoro con sistemi AI/ML in produzione.
- Familiarità con piattaforme di dati moderne (ad es. magazzini di dati cloud, lakehouses, sistemi di streaming).
- Esperienza nell'influenzare la direzione del prodotto senza essere un manager di prodotto formale.
- Precedente esperienza nel ricoprire un ruolo di leadership tecnica o tech lead.
Cosa non è questo ruolo:
Per essere molto chiari, questo ruolo non è adatto se sei:
- Primariamente un ingegnere solo pipeline o ETL.
- Più a tuo agio nel lavorare da requisiti completamente specificati.
- Focalizzato principalmente su ML orientato all'accademia o alla ricerca.
- Incapace di discutere compromessi, rischi o vincoli con la direzione.
Cosa significa successo:
Nei tuoi primi 6-12 mesi, il successo in questo ruolo significa:
- Riduzione dell'incertezza e del rischio su iniziative chiave di dati e AI.
- Piani di consegna chiari dove prima esisteva ambiguità.
- Prodotti di dati e AI con metriche di successo ben definite e misurabili.
- Iterazione e consegna più prevedibili all'interno del team.
- Emergente leadership tecnica e maggiore fiducia da parte di ingegneri, prodotto e direzione.
Vantaggi: Buoni pasto giornalieri: per i giorni lavorati in presenza nei locali. 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 premi e riconoscimenti 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 impiego: 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
Camlin Group è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e innovativo per i Senior Data Engineer. Con opportunità di crescita rapida in ruoli di leadership tecnica e un forte impegno per il benessere dei dipendenti, come buoni pasto e programmi di wellness, Camlin promuove una cultura del lavoro collaborativa e orientata ai risultati. La posizione offre anche accesso a formazione continua e riconoscimenti interni, rendendo l'azienda un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
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
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Camlin! 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. 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. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Camlin
✨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.
