In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa pipeline di dati scalabili per progetti innovativi.
- Azienda: Cerved, leader nel settore tech con focus su dati e analytics.
- Benefit: Salario competitivo, lavoro ibrido e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente collaborativo con ottime possibilità di carriera.
- Perché questo lavoro: Unisciti a un team dinamico e fai la differenza nel mondo dei dati.
- Qualifiche: Esperienza in data engineering e competenze in Python o Java.
La retribuzione prevista è compresa tra 45000 - 60000 € per anno.
Cerved è la tech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supporta la crescita sostenibile, la gestione del rischio e la trasformazione digitale di imprese e istituzioni. Con Cerved Rating Agency, elaboriamo valutazioni sul merito di credito, rating ESG e analisi sulle emissioni di debito. Dal 2021 Cerved è parte di ION Group, uno dei più grandi operatori FinTech internazionali.
Per consolidare il nostro Team Data Models Tools & Processes, siamo alla ricerca di una figura di Senior Data Engineer che avrà la responsabilità di progettare, sviluppare e ottimizzare pipeline di dati robuste e scalabili, a supporto dei processi di business e delle iniziative di Analytics, AI e Machine Learning.
Principali responsabilità
- Sviluppare, testare e mantenere pipeline di ingestione, trasformazione e distribuzione dei dati (ETL/ELT) utilizzando Python, Java, Apache Spark e Databricks;
- Implementare e ottimizzare Job Spark (batch e streaming) su Databricks, garantendo performance, affidabilità e copertura dei test;
- Integrare sorgenti dati eterogenee (database relazionali, API REST, file system, code di messaggistica) sfruttando i servizi AWS: S3, Glue, Kinesis, SQS, Lambda, Redshift;
- Scrivere codice di qualità production-grade in Python e/o Java, applicando principi SOLID, design pattern, code review e test automatizzati (unit, integration);
- Costruire e gestire workflow di orchestrazione con Apache Airflow o Databricks Workflows, assicurando monitoraggio, alerting e gestione degli errori;
- Applicare tecniche di data modeling e trasformazione con Databricks (Delta Live Tables, Databricks SQL, Auto Loader), garantendo la tracciabilità e la qualità dei dati lungo tutto il flusso (data lineage, data quality checks);
- Collaborare con i team di Data Architect, Data Science e BI;
- Contribuire all’adozione di best practice DevOps/DataOps: versionamento del codice (Git), CI/CD per pipeline dati, Infrastructure as Code (Terraform) e ambienti containerizzati (Docker, Kubernetes);
- Preparare e ottimizzare i dati a supporto di modelli ML e soluzioni AI: feature engineering, costruzione di Feature Store, pipeline di embedding e RAG per applicazioni di Generative AI.
Requisiti
- Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica, Matematica o discipline affini. Certificazioni AWS (Cloud Practitioner, Developer, Data Analytics) o Databricks sono apprezzate;
- Esperienza di almeno 3 anni nello sviluppo di pipeline dati e soluzioni di data engineering in contesti produttivi;
- Solide competenze di programmazione in Python (pandas, PySpark, asyncio, FastAPI) e/o Java (Spring Boot, Maven/Gradle); capacità di scrivere codice pulito, testabile e documentato;
- Esperienza con Apache Spark (RDD, DataFrame API, Spark SQL, Structured Streaming) e con la piattaforma Databricks (notebooks, jobs, Delta Live Tables);
- Conoscenza pratica dei servizi AWS per i dati: S3, Glue, Athena, Redshift, EMR, Kinesis Data Streams/Firehose, Lambda, Step Functions, IAM;
- Esperienza con le funzionalità avanzate di Databricks per la trasformazione e qualità del dato (Delta Live Tables, Databricks SQL, Auto Loader, Delta Lake) e con formati di storage columnar (Parquet, Delta, Iceberg);
- Familiarità con sistemi di orchestrazione (Apache Airflow, Databricks Workflows) e messaggistica event-driven (Apache Kafka, Amazon Kinesis, SQS);
- Buona padronanza di SQL avanzato (window functions, CTE, ottimizzazione delle query) su database relazionali e analitici (PostgreSQL, Redshift, Athena);
- Esperienza con pratiche DevOps/DataOps: Git, CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins), Docker, Kubernetes; conoscenza di base di Terraform o CloudFormation è un plus;
- Conoscenza di base di tecniche ML/AI applicate ai dati: feature engineering, pipeline di preprocessing per modelli, Vector Store e architetture RAG per Generative AI costituisce un vantaggio;
- Propensione al lavoro in team Agile, attitudine alla collaborazione cross-funzionale, curiosità tecnologica e orientamento alla qualità del codice e alla continuous improvement.
Sede di lavoro: Milano, Mangone (CS), Padova, Roma
Modalità di lavoro: Ibrida
La posizione è inquadrata al 1 Livello, secondo il CCNL Terziario, Distribuzione e Servizi (Commercio) e il range retributivo iniziale previsto è compreso tra Euro 45.000 ed Euro 60.000. L'esatta attribuzione all'interno della fascia retributiva sarà determinata sulla base di criteri oggettivi, trasparenti e neutrali sotto il profilo del genere (nel rispetto della normativa vigente).
Cerved Group garantisce (ai sensi del D.Lgs 198/2006, D.Lgs.215/2003 e D.Lgs.216/2003) pari opportunità di accesso al lavoro a tutt* i/le candidat* e si impegna a favorire il rispetto delle diversità e l’inclusione sul posto di lavoro.
Senior Data Engineer datore di lavoro: Cerved Group SpA
Cerved è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e innovativo nel cuore dell'Italia, con sedi a Milano, Padova, Mangone e Roma. La cultura aziendale promuove la collaborazione e l'inclusione, mentre le opportunità di crescita professionale sono supportate da programmi di formazione continua e dall'accesso a tecnologie all'avanguardia. Inoltre, il modello di lavoro ibrido consente un equilibrio tra vita professionale e personale, rendendo Cerved un luogo ideale per sviluppare una carriera significativa nel campo del data engineering.
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 Cerved Group SpA
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Cerved Group SpA! 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 Cerved Group SpA. 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 Cerved Group SpA. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Cerved Group SpA
✨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.
