In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa pipeline dati innovative in un contesto internazionale.
- Azienda: EY, leader nella consulenza con una cultura inclusiva e collaborativa.
- Benefit: Salario competitivo, formazione continua e opportunità di lavoro ibrido.
- Altre informazioni: Crescita professionale rapida e supporto al benessere personale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel mondo del lavoro con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Esperienza in Data Engineering e competenze in SQL e linguaggi di programmazione.
La retribuzione prevista è compresa tra 35000 - 45000 € per anno.
Se cerchi un percorso di crescita in un contesto internazionale dove le tue idee contano davvero, sei nel posto giusto. In EY puoi dare forma alla tua carriera e contribuire a costruire un mondo del lavoro migliore, insieme a chi lo sta già trasformando ogni giorno.
Investimento sulle competenze del futuro: fin dal primo giorno, eventi, strumenti e corsi sull’Intelligenza Artificiale, disponibili per tutti;
Formazione continua: oltre 50 ore di corsi tecnici e manageriali all’anno previsti per ciascuna persona;
Sviluppo e progressione di carriera: solo negli ultimi 12 mesi, oltre la metà delle persone di EY si è vista riconoscere un avanzamento di carriera;
Mobilità e opportunità internazionali, compresa la possibilità di lavorare in smart working dall’estero fino a 20 giorni senza essere in trasferta;
Lavoro ibrido senza giornate prestabilite centralmente. Un network internazionale su cui poter contare.
Descrizione del lavoro: Il Data Engineer progetta, sviluppa e governa pipeline e piattaforme dati affidabili, scalabili e sicure, garantendo qualità , disponibilità e tracciabilità delle informazioni. È il punto di riferimento tecnico per il team Data Engineering e il principale interlocutore di Data Architect, Data Scientist, AI Engineer e stakeholder di business.
Responsabilità :
- Progettare e implementare pipeline dati end-to-end, sia batch sia real-time
- Sviluppare e ottimizzare architetture data lake, data warehouse e lakehouse in ambienti cloud e ibridi
- Integrare fonti dati eterogenee attraverso API, sistemi di messaggistica, database e applicazioni enterprise
- Definire standard per data modeling, qualità , catalogazione, lineage e osservabilità dei dati
- Garantire performance, resilienza, sicurezza e sostenibilità economica delle piattaforme dati
- Assicurare la conformità a GDPR, requisiti INFOSEC e policy aziendali di data governance
- Implementare pratiche DataOps, CI/CD, Infrastructure as Code e automazione dei processi
- Collaborare con Data Scientist e AI Engineer per rendere disponibili dati affidabili per analytics, machine learning e soluzioni AI
- Valutare tecnologie, framework e servizi cloud, supportando le decisioni architetturali
- Effettuare code review, definire best practice e svolgere attività di mentoring per i Data Engineer del team
Requisiti:
- Almeno 4 anni di esperienza in Data Engineering o ruoli analoghi, di cui almeno 3 in posizioni senior o di responsabilità tecnica
- Padronanza di SQL e di almeno un linguaggio tra Python, Scala e Java
- Esperienza con tecnologie di elaborazione distribuita e streaming, come Apache Spark, Kafka o equivalenti
- Conoscenza di strumenti di orchestrazione e trasformazione dati, come Airflow, Dagster, dbt o equivalenti
- Esperienza su piattaforme cloud enterprise AWS, Azure o GCP e relativi servizi dati
- Conoscenza di architetture data lake, data warehouse e lakehouse e di piattaforme come Databricks, Snowflake, BigQuery, Redshift o Microsoft Fabric
- Esperienza con data quality, metadata management, data lineage, monitoring e troubleshooting
- Conoscenza di containerizzazione, CI/CD, Infrastructure as Code e sistemi di versionamento
- Capacità di tradurre requisiti funzionali in soluzioni tecniche robuste e manutenibili
- Spiccate capacità di problem solving, comunicazione tecnica, collaborazione e mentoring
Per la presente posizione è previsto un range retributivo compreso tra 35.000 e 45.000, definito sulla base di criteri oggettivi e neutri rispetto al genere. Il rapporto di lavoro è regolato dal CCNL Commercio; il livello di inquadramento contrattuale e collettivo e la relativa disciplina applicabile saranno determinati in coerenza con l’esperienza e il profilo professionale della risorsa inserita nel processo di selezione. Per la specifica posizione è previsto un bonus al raggiungimento di obiettivi preventivamente comunicati e concordati.
In EY crediamo che ciascuna persona porti con sé qualcosa di unico: Le tue esperienze, ambizioni e prospettive contribuiscono a creare un ambiente in cui l’unicità di ognuno diventa la nostra forza collettiva. Promuoviamo una cultura inclusiva, dove tutte le voci sono ascoltate e valorizzate: Together, all in. Valorizziamo ogni forma di unicità — età , genere, abilità , esperienza, cultura, orientamento sessuale, religione, disabilità e background socioeconomico — e assicuriamo che tutte le nostre offerte siano aperte anche a persone con disabilità , in linea con la legge italiana L.68/99.
Per offrirti la migliore esperienza possibile nel processo di selezione, ti invitiamo a segnalarci eventuali esigenze o supporti di cui potresti avere bisogno. In EY ci occupiamo di consulenza direzionale, strategica, legale, tributaria, tecnologica, organizzativa e di revisione contabile. Lo facciamo attraverso un network mondiale di servizi professionali presente in oltre 150 Paesi in tutto il mondo. In Italia siamo un Team di oltre 9.000 persone, distribuite in 20 città in tutta Italia. Crediamo fortemente nella creazione di valore a lungo termine, attraverso una crescita economica che sia inclusiva e sostenibile per tutti, dai colleghi ai clienti, dall'ambiente alla società .
Data Engineer datore di lavoro: Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd
EY Italia è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e collaborativo a Milano, dove i professionisti possono crescere attraverso formazione continua e progetti internazionali. Con opportunità di smart working dall'estero e mobilità interna, i dipendenti possono sviluppare le proprie competenze in un contesto dinamico e innovativo, rendendo ogni giorno un'esperienza significativa e gratificante.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd
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 Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd! 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 Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd. 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 Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Ernst & Young Advisory Services Sdn Bhd
✨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.
