In sintesi
- Mansioni: Progetta e gestisci architetture dati su BigQuery, automatizza pipeline in Python e SQL.
- Azienda: Credem, un'azienda innovativa nel settore finanziario.
- Benefit: Salario competitivo, lavoro ibrido e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con possibilità di lavorare su progetti all'avanguardia.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per costruire soluzioni dati che fanno la differenza!
- Qualifiche: 3-5 anni di esperienza come Data Engineer con competenze in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 35000 - 75000 € per anno.
Payment ranges: 35,000 €–75,000 €; remote or hybrid options; fully digital benefits (ticket restaurant, welfare, MBO, etc.)
- Software Engineer . NET – Imatra
- Sviluppare ed evolvere applicazioni backend in C#/. NET.
- Collaborare con il team frontend su React.
- Progettare nuove funzionalità per la piattaforma e il marketplace Imatra.
- Partecipare all’evoluzione dell’infrastruttura tecnica su GCP.
- Lavorare a stretto contatto con il team delle app mobile.
- Esperienza con C#/. NET e database relazionali (Postgre SQL).
- Conoscenza di Git e ambienti cloud, preferibilmente GCP.
- Interesse nello sviluppo di processi di distribuzione e qualità del software.
- Motivazione a lavorare in un contesto startup con impatto immediato.
- Digital Transformation Manager – Azienda Healthcare
- Guidare la trasformazione digitale: analisi, ridisegno e implementazione di processi.
- Coordinare progetti ERP e automazione con Power BI, SQL e strumenti di AI.
- Gestire team di sviluppatori e fornitori per soluzioni AI.
- Promuovere l’adozione del cambiamento senza autorità formale.
- 6+ anni in Digital Transformation o process improvement in contesti complessi.
- Esperienza con ERP, Power BI, SQL, automazioni e AI.
- Competenze di project management e AI dimostrabili.
- Pragmatico, comunicativo e orientato ai risultati concreti.
- React Native Engineer – Medicilio
Location: Milano, ibrido (4 giorni smartworking/settimana). Remunerazione: 40k–75k €.
- Curare l’esperienza mobile end‑to‑end su i OS e Android.
- Progettare architetture mobile e contribuire al backend in Python (Fast API).
- Supervisionare la qualità tramite code review, in particolare codice AI.
- Garantire standard di sicurezza elevati sui dati dei pazienti.
- 3+ anni di esperienza con React Native, architetture mobile, navigazione e state management.
- Proficienza in AI tools (Claude, Cursor) e strumenti Firebase, Sentry.
- Conoscenza di Flutter, OWASP, e connessioni automatizzate OTA.
- Inglese fluente.
- Full Stack Engineer – Medicilio
- Progettare microservizi in Python e Django per analisi dati medici.
- Fabricare front‑end in React o Vue per orchestrazione clinica.
- Guidare feature end‑to‑end con product e team AI.
- Supervisione qualità tramite code review focalizzata su AI‑generated code.
- 3+ anni di esperienza con Python, React/Type Script.
- Conoscenza di Postgre SQL, GCP e sistemi AI.
- Esperienza con HL7, FHIR, DICOM – facoltativa.
- Inglese fluente di livello tecnico.
- Product Manager – Datapizza (Piattaforma Jobs)
- Definire la roadmap di prodotto e orchestrare le release per talenti, clienti e recruiter.
- Coordinare gli sforzi di engineering, go‑to‑market e business.
- Integrazione di AI nei flussi di prodotto.
- Esperienza come Product Manager con ciclo end‑to‑end.
- Capacità di spiegare concetti complessi in modo semplice.
- Conoscenza di product analytics e AI‑powered feature shipping.
- Conoscenza marketplace – facoltativa.
- Full Stack Developer – Giulian (Computer Vision & Gen AI)
- Sviluppare soluzioni di Computer Vision e progetti Gen AI basati su agenti.
- Standardizzazione, versionamento dataset e coding, tracking esperimenti (MLFlow).
- Coordinare tecnicamente junior e consulenti esterni.
- 3+ anni di esperienza in Data Science o AI/ML, focus su Computer Vision.
- Esperienza con Gen AI, Lang Chain, Llama Index o equivalenti.
- Competenza in Py Torch, MLOps (versionamento, tracking, dataset management).
- Conoscenza di LLM (GPT, Claude, Llama, Mistral).
- Inglese fluente.
- Data Engineer – Credem (Google Big Query)
- Progettare e gestire l’architettura dati end‑to‑end su Big Query.
- Costruire e far evolvere il data lake aziendale.
- Automatizzare pipeline dati in Python e SQL.
- Collaborare con team Salesforce e marketing per deliverieri dati.
- 3‑5 anni di esperienza Data Engineer con Python, SQL e cloud.
- Conoscenza Big Query o architettura data lake comparabile.
- Capacità di costruire pipeline robuste e scalabili.
- Salesforce Marketing Cloud Specialist – Credem
- Progettare, evolvere e migrare customer journey su Marketing Cloud.
- Integrare fonti dati da Big Query.
- Collaborare con marketing e data per realizzare configurazioni tecniche.
- Scrivere logiche con AMPscript, Automation Studio e Journey Builder.
- 3‑5 anni di esperienza su Salesforce Marketing Cloud.
- Padronanza di AMPscript, Journey Builder, Automation Studio.
- Conoscenza Big Query, SQL e dati moderni.
- Certificazione Marketing Cloud – facoltativa.
- Senior Full Stack Developer – Multiversity (Ed Tech)
- Guidare tecnicamente un sotto‑team su un dominio applicativo.
- Progettare soluzioni full‑stack: backend in PHP/Laravel e Node. js, frontend Vue. js.
- Gestire cloud‑native su AWS, migrazione da ECS a Kubernetes.
- Incorporare AI nei processi quotidiani di sviluppo.
- Mentorship di colleghi junior e mid.
- 5‑7 anni di esperienza full‑stack con ownership di prodotto.
- Madrelingua PHP/Laravel, Node. js, Vue. js (o React).
- Esperienza su AWS, Docker e microservizi.
- Competenze in AI integration, Kubernetes (facoltativa).
- Inglese B1/B2.
- #J-18808-Ljbffr
Cloud Data Engineer - BigQuery & Analytics | Remote datore di lavoro: Datapizza S.r.l.
Lavorare come Cloud Data Engineer in un contesto remoto offre l'opportunità di contribuire a progetti innovativi e di impatto immediato, con un pacchetto retributivo competitivo e benefici digitali all'avanguardia. La cultura aziendale è orientata alla collaborazione e alla crescita professionale, permettendo ai dipendenti di sviluppare le proprie competenze in un ambiente stimolante e dinamico. Inoltre, la flessibilità del lavoro ibrido consente un perfetto equilibrio tra vita professionale e personale.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Cloud Data Engineer - BigQuery & Analytics | Remote
✨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 Datapizza S.r.l.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Datapizza S.r.l.! 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 Cloud Data Engineer - BigQuery & Analytics | Remote
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 Datapizza S.r.l.. 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 Datapizza S.r.l.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Datapizza S.r.l.
✨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.
