In sintesi
- Mansioni: Migrazione e modernizzazione della piattaforma dati su AWS con Python.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore Energy & Utilities con sede a Roma.
- Benefit: Salario competitivo, ticket restaurant e accesso a corsi di formazione.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e coaching.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti strategici e tecnicamente sfidanti in un ambiente cloud-native.
- Qualifiche: 2-3 anni di esperienza come Data Engineer e ottima conoscenza di Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 50000 - 55000 € per anno.
Senior Data Engineer
Experis ricerca un Senior Data Engineer per potenziare la divisione Energy & Utilities con sede a Roma.
Il progetto si basa sulla migrazione e modernizzazione della piattaforma dati, superando un'architettura legacy per creare una Modern Data Platform cloud‑native su AWS.
- Responsabilità
- Migrazione e riscrittura di processi ETL legacy verso pipeline moderne
- Sviluppo di flussi di ingestion batch e real-time
- Implementazione di pipeline dati in Python su AWS
- Ottimizzazione delle performance del Data Lake (S3, query, formati dati)
- Collaborazione con Data Architect e Cloud Engineer su scelte tecniche e architetturali
- Sviluppo di API REST per l’esposizione dei dati verso sistemi e dashboard
- Requisiti richiesti
- Esperienza di almeno 2‑3 anni come Data Engineer
- Ottima conoscenza di Python applicato a data engineering
- Esperienza su AWS (in particolare Glue, Lambda, S3, Kinesis)
- Familiarità con architetture Data Lake / Modern Data Platform
- Esperienza in progetti di migrazione dati o superamento ETL legacy
- Mentalità ingegneristica, orientata alla qualità del dato e alla scalabilità
- Perché il progetto è interessante
- Progetto strategico e strutturato, non tattico
- Forte contenuto tecnico (non solo reporting / BI)
- Ambiente cloud‑native e Python‑centric
- Dati complessi e ad alto impatto di business
- Possibilità di lavorare su un percorso di trasformazione di ampio respiro nel settore energia
- Modalità di lavoro
- Ibrida: presenza richieste a Roma 2 giorni a settimana per il primo periodo di onboarding
- Inserimento in un team senior con forte competenza data & cloud
- Governance tecnica solida e roadmap chiara
- Offerta
CCNL Commercio, tempo indeterminato, livello di inquadramento e RAL indicativo € 50.000‑55.000, basati sulle abilità dimostrate. Ticket restaurant dalla € 6,00 per giornata.
- Benefit
- Accesso a corsi di formazione soft skills e tecnica
- Convenzioni welfare
- Sviluppo e Career Coaching: piano di sviluppo professionale con il proprio Manager, con obiettivi annuali e review annuale
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer (AWS – Python) datore di lavoro: Experis S.r.l.
Lavorare come Senior Data Engineer presso la nostra divisione Energy & Utilities a Roma offre un ambiente stimolante e innovativo, dove potrai contribuire a progetti strategici di migrazione e modernizzazione della piattaforma dati. La nostra cultura aziendale è incentrata sulla crescita professionale, con accesso a corsi di formazione e un piano di sviluppo personalizzato, il tutto in un contesto ibrido che favorisce l'equilibrio tra vita lavorativa e personale. Unisciti a noi per affrontare sfide tecniche complesse e avere un impatto significativo nel settore energetico.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Engineer (AWS – Python)
✨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 Senior Data Engineer (AWS – Python)
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.
