In sintesi
- Mansioni: Progetta soluzioni analitiche scalabili e gestisci team tecnici in un ambiente innovativo.
- Azienda: Azienda tech leader nel settore AI e Data con forte vocazione consulenziale.
- Benefit: Retribuzione competitiva, buoni pasto, smart working e formazione continua.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza in progetti innovativi e collabora con esperti del settore.
- Qualifiche: Esperienza in Data Engineering e conoscenza di tecnologie cloud.
La retribuzione prevista è compresa tra 42000 - 42000 € per anno.
Cosa ti proponiamo: All’interno della divisione Eng Digital nella Business Line Eng AI & Data siamo alla ricerca di un Senior Data Architect.
Entrerai a far parte del team di Data Management, dove avrai un ruolo chiave nella definizione di soluzioni e architetture in ambito Intelligent Data Platform.
Ti occuperai di progettarle, presentarle, supportarne la validazione e guidarne la fase di delivery sui progetti.
Entrerai in una struttura tecnica a forte vocazione consulenziale, dove il punto di forza è saper coniugare competenze tecniche, capacità di advisory e gestione di risorse e progetti, in un contesto dinamico e orientato all’innovazione.
Quali saranno le tue attività e responsabilità ?Definizione e progettazione di soluzioni analitiche scalabili in ambito Data Platform, sia in ambienti cloud che on-premise.
Definizione e progettazione di pipeline dati (ETL/ELT), modellazione dei dati, orchestrazione dei flussi e integrazione con sistemi aziendali.
Definizione e implementazione di framework e strategie di Data Governance (data quality, metadata management, data lineage, access control).
Supporto alla creazione di modelli organizzativi per la gestione del dato (ruoli, responsabilità , processi).
Interazione con clienti e stakeholder per comprendere esigenze, proporre soluzioni e guidare le scelte tecnologiche.
Gestione di team tecnici, pianificazione delle attività , monitoraggio dell’avanzamento e supporto alla delivery.
Valutazione di nuovi strumenti, framework e approcci per migliorare le soluzioni esistenti e proporre evoluzioni architetturali.
Qualifiche e competenze richieste: Esperienza consolidata (5+ anni) in ambito Data Engineering, con focus su architetture dati, cloud platforms e data governance.
Conoscenza della lingua inglese a livello B2 o superiore Esperienza consolidata con tecnologie utilizzate in ambito Data Platform come Spark, Databricks, Kafka, Snowflake (o smilari).
Esperienza nello sviluppo di soluzioni agentiche e AI-enabled, valorizzando le funzionalità native offerte dalle principali data platforms, tra cui Databricks, Cloudera, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, AWS, Oracle ecc...
Esperienza in contesti consulenziali o enterprise, con interazione diretta con clienti e stakeholder.
Capacità di affrontare e risolvere problemi complessi in modo proattivo, gestendo efficacemente anche situazioni impreviste o non pianificate, con un approccio orientato alla soluzione e alla continuità operativa Esperienza con strumenti di catalogazione e governance (es.
Collibra, Informatica, Azure Purview).
Familiarità di linguaggi come Scala e/o Python.
Esperienza nel coordinamento di team tecnici, pianificazione delle attività e monitoraggio dell’avanzamento.
Cosa cerchiamo nelle nostre persone?Ambizione, nel perseguire grandi obiettivi e nell'investire sul miglioramento continuo; Proattività , nell’anticipare e affrontare le sfide con iniziativa; Trasparenza, nel comunicare apertamente e fornire feedback costruttivi; Motivazione a migliorare e a crescere insieme agli altri, manifestando apertura al confronto per favorire la crescita collettiva e il raggiungimento degli obiettivi comuni.
Invia la tua candidatura e raccontaci come puoi fare la differenza.
Inquadramento e retribuzione CCNL: Metalmeccanico
Livello: a partire dal livello B2RAL: a partire da 42.000,00€Benefit: buoni pasto, welfare aziendale, smart working, assicurazione sanitaria, formazione Sedi di inserimento: Tutte le principali sedi di Italia dove Engineering è presente, come: Roma | Milano | Torino | Palermo | Napoli | Treviso | Padova L’annuncio è rivolto a tutti i candidati, senza distinzione di sesso, nel rispetto del Codice delle pari opportunità di cui al D.
Lgs. 198/2006 e ss. mm. ii. #J-18808-Ljbffr
Senior Data Architect datore di lavoro: Engineering
Lavorare come Senior Data Architect presso la nostra azienda significa entrare a far parte di un ambiente innovativo e dinamico, dove le competenze tecniche si uniscono a una forte vocazione consulenziale. Offriamo opportunità di crescita professionale attraverso formazione continua e un sistema di welfare aziendale che include buoni pasto e smart working. Le nostre sedi in tutta Italia, da Roma a Milano, offrono un contesto stimolante per collaborare con team esperti e interagire direttamente con clienti e stakeholder, rendendo ogni progetto un'opportunità per fare la differenza.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data 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 Engineering
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Engineering! 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 Architect
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 Engineering. 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 Engineering. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Engineering
✨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.
