In sintesi
- Mansioni: Lavora su progetti innovativi nel settore finanziario e migra verso un ambiente cloud-native.
- Azienda: Multinazionale etica e inclusiva, parte del Gruppo Manpower.
- Benefit: Salario competitivo, ticket restaurant, corsi di formazione e coaching per la carriera.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Sii protagonista della trasformazione digitale con tecnologie all'avanguardia come Microsoft Azure.
- Qualifiche: Conoscenza di data engineering, SQL e Microsoft Azure; interesse per Microsoft Fabric.
La retribuzione prevista è compresa tra 30000 - 45000 € per anno.
Experis è la società IT & Technology del Gruppo Manpower. Le persone e le loro competenze sono il nostro successo e ci poniamo come partner tecnologici dei nostri clienti attraverso servizi e soluzioni.
Responsabilità
La figura lavorerà su importanti progetti ambito finanziario, dove la tradizione dell'Enterprise Data Hub (Oracle, SAP, Salesforce) incontra l'innovazione. Sarai tra i protagonisti della migrazione e dell'evoluzione verso un ambiente cloud‑native su Azure, con un focus verticale su Microsoft Fabric. Non si tratta solo di gestire dati, ma di abilitare sperimentazioni reali di Data Science e Analytics in un ambiente governato e scalabile.
Qualifiche richieste
- Solida conoscenza dei principi di data engineering e data warehousing
- Ottima padronanza di SQL
- Esperienza su Microsoft Azure
- Esperienza o forte interesse su Microsoft Fabric (Lakehouse, Dataflows, Pipelines, OneLake, OneLakeSecurity, Shortcuts, …)
Nice to have
- Conoscenza di base di Infrastructure as Code (es. Terraform, OpenTofu)
- Conoscenza di Python / PySpark per trasformazioni dati e notebook‑based processing
- Esperienza con strumenti di ETL tradizionali (es. Talend)
- Familiarità con concetti di Data Governance e Data Quality
- Esperienza in contesti di progettazione di piattaforme dati self‑service o sandbox/lab environment
Offerta
CCNL Commercio, tempo indeterminato, livello di inquadramento e RAL (range indicativo €30.000‑45.000) basati sulle abilità dimostrate e sul potenziale di crescita, ticket restaurant da €6,00 (o diaria se trasferta).
Benefit
Accesso a corsi di formazione soft skills e tecnica; convenzioni welfare.
Sviluppo e Career Coaching
In Experis ogni persona disegna il piano di sviluppo professionale con il proprio Manager, a partire dall’identificazione di un learning path, obiettivi annuali assegnati e verificati attraverso un sistema di review annuale.
Modalità di lavoro
Roma
Informazioni sull'azienda
Lavorerai in un gruppo multinazionale che per il sedicesimo anno è nella classifica delle "World’s Most Ethical Companies". Manpower ha scelto di certificare il proprio impegno per la Responsabilità Sociale con la Certificazione Etica SA8000® per garantire una valutazione e parametri oggettivi di misurazione. ManpowerGroup promuove pari opportunità e rispetto della diversità e dell’inclusione, valutando candidati qualificati senza considerare nazionalità, etnia, credo religioso, orientamento sessuale e disabilità.
Cloud Data Engineer datore di lavoro: Experis S.r.l.
Experis è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e innovativo a Roma, dove i Cloud Data Engineer possono contribuire a progetti significativi nel settore finanziario. Con un forte focus sulla crescita professionale, i dipendenti hanno accesso a corsi di formazione e opportunità di career coaching, il tutto in una cultura aziendale che promuove la diversità e l'inclusione, garantendo un'esperienza lavorativa gratificante e significativa.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Cloud 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 Experis S.r.l.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Experis 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
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 Experis 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 Experis S.r.l.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Experis 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.
