AWS Cloud Data Engineer/Architect

AWS Cloud Data Engineer/Architect

Livorno Full-Time 40000 - 50000 € / anno (stimato) Smart working possibile
Capgemini

In sintesi

  • Mansioni: Progetta e realizza soluzioni Data & Analytics su AWS per clienti globali.
  • Azienda: Capgemini, un leader nell'innovazione tecnologica e nella sostenibilità.
  • Benefit: Lavoro flessibile, crescita professionale e ambiente inclusivo.
  • Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di carriera e sviluppo personale.
  • Perché questo lavoro: Unisciti a noi per plasmare il futuro della tecnologia e fare la differenza.
  • Qualifiche: Laurea in discipline tecnico-scientifiche e esperienza in Data & Analytics su AWS.

La retribuzione prevista è compresa tra 40000 - 50000 € per anno.

Scegliere Capgemini significa scegliere un’azienda in cui sarà possibile plasmare la propria carriera nel modo desiderato, dove si sarà supportati e ispirati da una comunità collaborativa di colleghi in tutto il mondo e dove si potrà reinventare ciò che è possibile. Unisciti a noi e contribuisci ad aiutare le principali organizzazioni globali a sbloccare il valore della tecnologia e a costruire un mondo più sostenibile e più inclusivo.

Il tuo ruolo

Per l’accrescimento della practice Insights & Data, parte integrante della unit Digital Service che unisce Eccellenza Tecnologica, Data Science e Competenze di Business cross mercato per aiutare le organizzazioni a ottenere insights di valore attraverso le potenzialità della Data Driven View, siamo alla ricerca di GCP Cloud Data Engineers e GCP Cloud Data Architects. La risorsa si occuperà di supporterare i clienti nella progettazione e realizzazione di Modern Data Platforms e architetture Big Data su Google Cloud Platform, contribuendo alla definizione dell'architettura dati, allo sviluppo di pipeline di ingestion e trasformazione tramite Python e PySpark, all'implementazione di modelli dati secondo i principi della Medallion Architecture, e all'adozione di pratiche di Data Governance, Data Quality e Cloud Automation attraverso strumenti di Infrastructure as Code quali Terraform.

Cosa farai

  • Progetterai e realizzerai soluzioni Data & Analytics su AWS.
  • Svilupperai pipeline di integrazione e trasformazione dei dati in contesti cloud enterprise.
  • Contribuirai alla definizione di architetture dati moderne, scalabili e affidabili.
  • Collaborerai con team multidisciplinari per garantire qualità, disponibilità e valorizzazione del dato.
  • Promuoverai l’adozione di best practice in ambito Data Governance, Data Quality e DevOps.
  • Supporterai l’evoluzione delle piattaforme dati attraverso l’adozione di soluzioni innovative e cloud-native.

Le tue Caratteristiche

  • Laurea in discipline tecnico-scientifiche.
  • Esperienza nella progettazione e implementazione di soluzioni Data & Analytics su AWS.
  • Solide competenze di SQL e Data Modeling su sistemi relazionali, NoSQL e Data Warehouse.
  • Esperienza nella realizzazione di pipeline ETL/ELT e nell’elaborazione di grandi volumi di dati.
  • Conoscenza delle principali tecnologie AWS per integrazione, elaborazione, orchestrazione e storage dei dati.
  • Esperienza con framework distribuiti, in particolare Apache Spark.
  • Conoscenza dei principi di Data Governance e Data Quality.
  • Conoscenza di Python e/o Scala.
  • Buona conoscenza della lingua inglese.
  • Certificazioni AWS.
  • Conoscenza di Databricks.
  • Esperienza con pratiche DevOps e Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation).
  • Esperienza con strumenti di Business Intelligence e Data Visualization.
  • Conoscenza di framework Big Data e moderne piattaforme dati cloud-native.
  • Esperienza nella definizione di architetture dati enterprise e nella leadership tecnica di progetti Data & Analytics.

Soft Skills

  • Approccio analitico e orientamento al problem solving.
  • Attitudine al lavoro in team e alla collaborazione.
  • Proattività e orientamento al cliente.
  • Capacità di comunicazione e gestione degli stakeholder.
  • Leadership e predisposizione all’innovazione.
  • Passione per l’innovazione e le tecnologie digitali.

Perchè ti piace lavorare con noi

  • Riconosciamo l’importanza di soluzioni di lavoro flessibili per offrirti supporto. Che si tratti di lavoro da remoto, orari flessibili o entrambi, troverai un ambiente che favorisce l’equilibrio tra vita privata e vita lavorativa.
  • Al centro della nostra missione c'è la tua carriera, attraverso percorsi di crescita professionale pensati per supportarti nell'esplorare un mondo di opportunità.
  • Ci impegniamo a promuovere la responsabilità sociale creando un ambiente di lavoro inclusivo, dove talenti diversi sono valorizzati. La diversità è un pilastro della nostra cultura aziendale, arricchendo il nostro lavoro attraverso esperienze, culture, etnie, stili di comunicazione e comportamenti.

Location: Milano, Torino, Bologna, Marcon, Roma – modalità di lavoro ibrida

Tipo di contratto: contratto a tempo indeterminato

Inquadramento: CCNL Metalmeccanico Industria – Livello B3

Mansione: Impiegato

Retribuzione annua lorda (RAL): da € 40.000 a € 50.000

La fascia retributiva indicata è definita in conformità alla normativa europea e nazionale in materia di trasparenza retributiva. Il valore minimo della fascia corrisponde al trattamento economico minimo previsto dal CCNL applicabile per il livello e mansione sopra indicati e non rappresenta necessariamente la retribuzione di ingresso. La retribuzione che sarà proposta all’esito del processo di selezione sarà determinata sulla base delle competenze, dell’esperienza professionale, del livello di seniority e delle caratteristiche specifiche del profilo selezionato ed in coerenza con il sistema retributivo e di classificazione aziendale, nel rispetto di criteri oggettivi e neutri sotto il profilo del genere.

Sul gruppo Capgemini

Quel che ci distingue è esattamente ciò che ci definisce. I nostri talenti, le nostre persone perseguono gli obiettivi con entusiasmo e spirito di squadra, consapevoli di poterli raggiungere perché supportati da una realtà che non pone limiti alla crescita. Valorizziamo l’onestà, l’iniziativa e il divertimento: questi i valori che ci rendono la prima scelta per i nostri clienti e un’ottima opportunità di crescita per ciascun talento. Assumiamo persone qualificate e di valore senza distinzioni di sesso, razza, disabilità, età, orientamento sessuale, religione o credo, stato civile accompagnando le nostre persone nel percorso di genitorialità. Nutriamo una cultura inclusiva che permetta a tutti di mostrare a pieno il proprio potenziale e godere di una carriera soddisfacente. La nostra politica di flexible benefits e le nostre policies promuovono uno stile di vita improntato al work life balanced. La nostra missione è impiegare, sviluppare e trattenere le persone migliori per fornire soluzioni innovative ai nostri clienti. Teniamo fede ai nostri impegni, prestando attenzione alle risorse appartenenti alle categorie protette, ai sensi degli articoli 1 e 18 della legge 68 del ‘99.

AWS Cloud Data Engineer/Architect datore di lavoro: Capgemini

Capgemini è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro flessibile e ibrido nelle principali città italiane come Milano, Torino e Bologna. La nostra cultura aziendale promuove la diversità e l'inclusione, garantendo opportunità di crescita professionale e supporto per il bilanciamento tra vita privata e lavorativa, rendendo ogni giorno significativo e gratificante per i nostri dipendenti.

Capgemini

Dettagli di contatto:

Team di recruiting di Capgemini

Consigli degli esperti StudySmarter🤫

Ecco come pensiamo che potresti ottenere AWS Cloud Data Engineer/Architect

✨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 Capgemini

Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Capgemini! 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 AWS Cloud Data Engineer/Architect

AWS
Data & Analytics
SQL
Data Modeling
ETL/ELT
Apache Spark
Python

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 Capgemini. 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 Capgemini. Mostra loro come pensi e come apprendi!

Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Capgemini

✨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.