In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa pipeline di dati scalabili e architetture complesse.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore software e tecnologia con un team collaborativo.
- Benefit: Contratto a tempo indeterminato, ambiente ibrido, opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente inclusivo che valorizza iniziativa e responsabilità condivisa.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti tecnologicamente avanzati e fai la differenza nel business digitale.
- Qualifiche: Laurea in Informatica o discipline STEM e almeno 5 anni di esperienza.
La retribuzione prevista è compresa tra 47250 - 57750 € per anno.
- Sede di lavoro: Milano o Lomazzo (CO) con modalità di lavoro ibrida
- Chi siamo - Elevate (prima nota come Ennova Research)
Siamo un’azienda che si occupa di software e tecnologia, progettando e sviluppando soluzioni digitali su misura per realtà complesse.
Lavoriamo ogni giorno per aiutare i nostri clienti a trasformare il proprio business attraverso la tecnologia: digitalizziamo prodotti e servizi, miglioriamo l’esperienza dei clienti e potenziamo operazioni e asset aziendali, unendo visione strategica, capacità progettuale e una forte attitudine all’execution.
Siamo ingegneri e creativi.
Crediamo nel lavoro di squadra e nella condivisione, nel prendersi le proprie responsabilità e aiutare chi è in difficoltà per raggiungere un obiettivo più grande.
Crediamo sia importante saper lavorare insieme, sperimentare, dire quello che si pensa e non avere paura di sbagliare.
Ci piacciono le proposte concrete.
Ci piace capire cosa non va e cosa possiamo farci, ci piacciono molto le persone che cercano i punti in comune, lavorano per unire e procedere verso ’obiettivo, sanno quando ascoltare e quando spingere all’azione.
Ci piacciono i dati e i numeri, ci guidano gli obiettivi, e mettiamo al centro sempre il valore che riusciamo a generare, dentro e fuori l’azienda.
Il ruolo
Stiamo cercando un/una Senior Data Engineer con almeno 5 anni di esperienza da inserire all’interno del nostro team.
In questo ruolo guiderai la progettazione, lo sviluppo e l’ottimizzazione di data pipeline scalabili e architetture dati complesse (batch e real-time), integrando fonti eterogenee e collaborando a stretto contatto con Software Engineer, Data Scientist e stakeholder di business.
- Sede di lavoro: Milano o Lomazzo (CO) con modalità di lavoro ibrida
- Requisiti Principali
- Titolo di studio: laurea in Informatica, Ingegneria (Informatica, Gestionale, Elettronica) o discipline STEM affini.
- Esperienza: almeno 5 anni di esperienza nel ruolo su architetture dati complesse, preferibilmente su ambienti Cloud.
- Linguaggi di programmazione: ottima padronanza di Python e/o Java (gradita la conoscenza di Node. js).
- Data Processing & Orchestration: consolidata esperienza con framework di elaborazione e orchestrazione dati (es. Apache Spark, Apache Airflow, Apache Ni Fi).
- Database & Storage: ottima conoscenza di database relazionali (Postgre SQL, Oracle) e No SQL (Mongo DB, basi dati colonnari/chiave-valore)
- Big Data & Event Streaming: familiarità con l'ecosistema Big Data e/o architetture a eventi (Kafka, Pub/Sub, Hadoop)
- Container: ottima padronanza di Docker.
- Competenze Gradite
- Elastic Stack: esperienza pratica con Elasticsearch, Logstash e Kibana (o Open Search) per indicizzazione, ricerca full-text e observability.
- Cloud Platform: esperienza su Google Cloud Platform (GCP) (Big Query, Dataflow, Cloud Composer, Pub/Sub, Cloud Storage) o altre piattaforme Cloud (AWS/Azure)
- Data Lakehouse & Modeling: conoscenza di formati aperti (Delta Lake, Apache Iceberg) o strumenti come dbt.
- Dev Ops & CI/CD: familiarità con Kubernetes, Terraform e pipeline CI/CD (Git Lab CI / Git Hub Actions).
- AI/ML Awareness: comprensione di basi di MLOps o Vector Database.
- Metodologie & Lingue: esperienza con metodologie Agile/Scrum e buona padronanza della lingua inglese (B2 o superiore).
- Cosa Offramo
- Progetti stimolanti e tecnologicamente avanzati in ambito enterprise.
- Un team di lavoro coeso, collaborativo e orientato al risultato.
- Un ambiente inclusivo che valorizza l'iniziativa personale, la responsabilità condivisa e l'apprendimento.
- Opportunità di crescita professionale in un contesto dinamico e innovativo.
- Modalità di lavoro ibrida.
- Essere parte di un progetto di crescita in un'azienda orientata alla digitalizzazione del business.
- Dettagli Contrattuali e Trasparenza Retributiva
- Tipo di contratto: contratto di lavoro a tempo indeterminato.
- Livello di inquadramento di partenza: Livello B1 del CCNL Metalmeccanico Industria.
In conformità alle disposizioni del D.
Lgs. n. 96/2026 in materia di trasparenza retributiva, si precisa che il trattamento economico minimo garantito corrisponde ai minimi tabellari vigenti previsti dal CCNL Metalmeccanico Industria per il livello sopra indicato.
L’eventuale assegnazione di superminimi individuali o trattamenti accessori in fase di offerta finale sarà determinata sulla base di criteri oggettivi, meritocratici e neutri sotto il profilo del genere, quali l'effettivo livello di competenze tecniche, l’esperienza professionale pregressa e il livello di seniority del profilo selezionato.
Parità Di Trattamento
La nostra offerta rispetta le normative in materia di pari opportunità (L.903/77, L.125/91, D.
Tutte le candidature devono includere l'autorizzazione al trattamento dei dati personali e saranno gestite in conformità al D.
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer datore di lavoro: Elevate
Elevate è un'azienda innovativa che offre un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo, dove i dipendenti possono crescere professionalmente attraverso progetti tecnologicamente avanzati. Con una cultura inclusiva che valorizza l'iniziativa personale e la responsabilità condivisa, i membri del team hanno l'opportunità di lavorare in modalità ibrida, contribuendo a trasformare il business dei clienti attraverso soluzioni digitali su misura. La sede a Milano o Lomazzo (CO) offre un contesto dinamico e accessibile, ideale per chi cerca un'esperienza lavorativa significativa e gratificante.
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 Elevate
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Elevate! 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 Elevate. 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 Elevate. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Elevate
✨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 CuriositÃ
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.
