In sintesi
- Mansioni: Progetta e gestisci pipeline di dati per clienti nel settore finanziario.
- Azienda: Capco, una consulenza globale in tecnologia e business.
- Benefit: Pacchetto retributivo competitivo, copertura sanitaria e opportunità di apprendimento.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico e inclusivo con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti innovativi che trasformano l'industria dei servizi finanziari.
- Qualifiche: Laurea in informatica o campi correlati e 2-5 anni di esperienza in Data Engineering.
La retribuzione prevista è compresa tra 31000 - 39000 € per anno.
Unirsi a Capco significa entrare a far parte di un'organizzazione che si impegna per un ambiente di lavoro inclusivo dove sei incoraggiato a #BeYourselfAtWork. Celebriamo l'individualità e riconosciamo che la diversità e l'inclusione, in tutte le loro forme, sono fondamentali per il successo. È importante per noi reclutare e sviluppare una gamma diversificata di talenti e crediamo che ognuno porti qualcosa di diverso al tavolo.
Capco è una consulenza globale di tecnologia e business, focalizzata sul settore dei servizi finanziari. Stiamo crescendo rapidamente nel nostro ufficio italiano, l'opportunità di crescita è ampia, accessibile e immediata. Siamo appassionati nell'aiutare i nostri clienti a avere successo in un settore in continua evoluzione.
Descrizione del Ruolo: Come parte del team di consulenza, il Data Engineer dovrà:
- Interagire con infrastrutture Cloud, integrando più strumenti Cloud e comprendendo le loro dipendenze e limitazioni.
- Progettare, sviluppare e gestire pipeline di dati e processi di integrazione dei dati per i clienti dei servizi finanziari.
- Supportare l'implementazione e la manutenzione di architetture dati scalabili per garantire qualità, coerenza e affidabilità dei dati.
- Raccogliere, elaborare e trasformare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati da più fonti.
- Collaborare con stakeholder tecnici e aziendali per tradurre i requisiti aziendali in soluzioni basate sui dati.
- Contribuire all'ottimizzazione e all'automazione dei flussi di lavoro dei dati e dei processi ETL/ELT.
- Monitorare e risolvere problemi delle pipeline di dati, garantendo prestazioni, accuratezza ed efficienza operativa.
- Supportare iniziative di governance dei dati e qualità dei dati, garantendo conformità agli standard interni e ai requisiti normativi.
- Preparare set di dati e supportare attività di reporting e analisi per abilitare il processo decisionale aziendale.
- Lavorare a stretto contatto con team interfunzionali in ambienti dinamici e orientati al cliente.
- Contribuire a iniziative di miglioramento continuo e progetti di innovazione nel dominio dei dati e dell'analisi.
Competenze e Esperienza: Per qualificarsi per il ruolo è necessario avere:
- Laurea in Informatica, Ingegneria, Matematica, Statistica, Economia o campi correlati.
- 2-5 anni di esperienza in Data Engineering, Data Management o ambienti di Data & Analytics.
- Esperienza nella progettazione e gestione di pipeline di dati e processi ETL/ELT.
- Conoscenza di database relazionali e query SQL.
- Familiarità con concetti di data warehousing e tecniche di modellazione dei dati.
- Esperienza con piattaforme cloud e architetture dati moderne.
- Forti capacità analitiche e di problem-solving.
- Capacità di lavorare efficacemente con stakeholder sia tecnici che aziendali.
- Competenza negli strumenti Microsoft Office 365.
- Buona conoscenza dell'inglese, sia scritto che parlato.
Nice to Have:
- Esperienza precedente nei servizi finanziari o in ambienti di consulenza.
- Conoscenza di tecnologie big data e framework di elaborazione distribuita dei dati.
- Esperienza con piattaforme cloud come AWS, Azure o Google Cloud.
- Familiarità con strumenti di visualizzazione e reporting dei dati (es. Power BI, Tableau).
- Esperienza con PySpark, Databricks, DataFactory.
- Comprensione di framework di governance dei dati e qualità dei dati.
- Certificazioni rilevanti in tecnologie cloud o dati.
Perché unirsi a Capco? Lavorerai su progetti coinvolgenti con alcune delle banche più grandi del mondo, su progetti che trasformeranno l'industria dei servizi finanziari. Offriamo un pacchetto di benefici competitivo, incentrato sulle persone, progettato per supportare ogni aspetto della tua vita:
- Copertura sanitaria completa.
- Buoni pasto.
- Indennità di welfare.
- Accesso a piattaforme di apprendimento interne e di primo livello.
In Capco troverai anche una cultura lavorativa focalizzata sull'innovazione e sulla creazione di valore duraturo per i nostri clienti e dipendenti, opportunità di apprendimento continuo per aiutarti ad acquisire nuove competenze o approfondire quelle esistenti, una struttura piatta e non gerarchica che ti permetterà di lavorare con partner senior e direttamente con i clienti, e una cultura diversificata, inclusiva e meritocratica.
Trasparenza Salariale: Capco si impegna a fornire una retribuzione equa ed equa ai propri collaboratori. Le nostre politiche retributive sono progettate per consentire ai nostri collaboratori di progredire attraverso la nostra fascia salariale definita nel tempo, man mano che progrediscono nel loro ruolo. Il salario base annuo lordo minimo per questa posizione è di €29.000. L'offerta finale potrebbe essere superiore per riflettere l'esperienza, le competenze e l'idoneità complessiva del candidato per il ruolo.
Luogo: Piazza Gae Aulenti 1, Milano (Garibaldi FS - Garibaldi M2 M5)
Data Engineer datore di lavoro: Capco
Capco è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro inclusivo e innovativo nel cuore di Milano. Con opportunità di crescita immediata e accessibile, i dipendenti possono lavorare su progetti stimolanti con alcune delle più grandi banche del mondo, beneficiando di un pacchetto di vantaggi competitivo e di una cultura meritocratica che valorizza la diversità e l'individualità. Unisciti a noi per contribuire a trasformare il settore dei servizi finanziari mentre sviluppi le tue competenze in un contesto collaborativo e dinamico.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere 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 Capco
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Capco! 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 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 Capco. 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 Capco. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Capco
✨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.
