In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e gestisci il Data Warehouse, progettando modelli dati innovativi.
- Azienda: Istituto per il Credito Sportivo e Culturale, banca dedicata a sport e cultura.
- Benefit: Stipendio competitivo, bonus performance, welfare e copertura sanitaria.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Contribuisci a progetti che migliorano il benessere collettivo e sviluppano le comunità.
- Qualifiche: 3-5 anni di esperienza in Data Warehouse e ottima conoscenza di Microsoft SQL Server.
La retribuzione prevista è compresa tra 43000 - 47300 € per anno.
L'Istituto per il Credito Sportivo e Culturale (ICSC) è la banca di promozione e sviluppo dello Sport e della Cultura con il mandato istituzionale di favorire la crescita del Paese. Con una lunga storia di impegno verso la valorizzazione delle attività sportive e culturali, l'ICSC supporta progetti e istituzioni che contribuiscono al benessere collettivo e allo sviluppo dei territori e delle comunità.
La risorsa opererà a supporto del Data Architect, contribuendo all’evoluzione dell'architettura dati esistente, allo sviluppo dei processi di integrazione e all'ampliamento del patrimonio informativo aziendale.
Principali responsabilità:
- Evolvere e manutenere il Data Warehouse aziendale, progettando nuovi modelli dati e integrando nuove sorgenti informative.
- Progettare e sviluppare modelli dati dimensionali e relazionali, inclusi Star Schema, Snowflake Schema e Data Mart.
- Analizzare le sorgenti dati, definendo mapping e regole di trasformazione.
- Sviluppare, manutenere e ottimizzare processi ETL/ELT per l'alimentazione del Data Warehouse.
- Realizzare e ottimizzare query, stored procedure, viste e funzioni su Microsoft SQL Server.
- Implementare logiche di caricamento incrementale, storicizzazione e gestione delle dimensioni.
- Produrre e mantenere dataset certificati per reporting, analisi e processi aziendali.
- Documentare modelli dati, flussi ETL e Data Lineage tecnico.
- Analizzare anomalie sui dati e ottimizzare performance di query e processi batch.
- Collaborare con il Data Architect nell'evoluzione dell'architettura dati e nella definizione delle soluzioni tecniche.
Requisiti:
- Esperienza di 3–5 anni nello sviluppo e manutenzione di Data Warehouse.
- Ottima conoscenza di Microsoft SQL Server e T-SQL.
- Esperienza nella progettazione di modelli dati dimensionali e relazionali.
- Esperienza nello sviluppo di processi ETL/ELT, preferibilmente con SQL Server Integration Services (SSIS) o strumenti equivalenti.
- Conoscenza di tecniche di caricamento incrementale, gestione dello storico e Slowly Changing Dimensions.
- Capacità di sviluppare stored procedure, viste, funzioni e query SQL complesse.
- Esperienza nell'ottimizzazione delle performance di database e processi ETL.
- Capacità di documentare mapping, flussi dati e Data Lineage.
- Gradita conoscenza di Power BI, Azure Data Factory, Azure SQL o strumenti analoghi.
- Gradita esperienza maturata in contesti bancari, finanziari o comunque caratterizzati da elevata complessità dei sistemi informativi.
Competenze personali:
- Pensiero analitico e problem solving.
- Precisione e attenzione alla qualità del dato.
- Capacità di lavorare in team multidisciplinari.
- Autonomia nella gestione delle attività e orientamento al risultato.
Competenze chiave richieste:
- Comunicazione efficace: abilità indispensabili per interagire con professionalità.
- Problem solving e pensiero analitico: saper analizzare situazioni complesse e proporre soluzioni concrete e operative.
- Adattabilità e flessibilità, qualità fondamentali in un contesto in continua evoluzione, con ruoli sempre più dinamici.
- Collaborazione e team working: capacità di lavorare in team interdisciplinari e orientati al risultato.
Trasparenza retributiva:
- CCNL: Contratto Collettivo Nazionale di Lavoro per i quadri direttivi e per il personale delle aree professionali (dalla 1^ alla 3^) dipendenti dalle aziende di credito, finanziarie e strumentali.
- Tipologia contrattuale: tempo indeterminato.
- Inquadramento: tra il 4° livello della Terza Area Professionale e il 1° livello dell’Area Quadri.
- Inquadramento: RAL indicativa a partire da € 43.000, in funzione dell’effettivo livello di seniority.
- Sono inoltre previsti: bonus target legato a performance e risultati, welfare, copertura sanitaria, buoni pasto, previdenza complementare.
Sede di lavoro: Roma centro.
L’annuncio è redatto in ottica di parità di genere e non verranno richieste informazioni sullo storico retributivo. Il processo di selezione prevede screening CV, selezione tecnica e valutazione basata su griglia strutturata di competenze. La selezione è attualmente riferita a una singola risorsa; tuttavia, in funzione del fabbisogno aziendale, potranno essere valutati ulteriori inserimenti.
“Ci impegniamo a creare un ambiente sicuro e inclusivo, basato sul rispetto reciproco e la valorizzazione delle diversità, offrendo pari opportunità di lavoro a tutte le candidate e i candidati qualificati. In generale, le candidate e i candidati il cui profilo sia in linea con la posizione aperta, saranno contattati dalla Società che segue la Selezione e riceveranno un feedback tempestivo.”
Specialista data warehouse in Rome datore di lavoro: Experis
Experis è un datore di lavoro eccellente per chi cerca un'opportunità nel settore aeronautico, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e innovativo a Montegranaro. I dipendenti possono beneficiare di un'assunzione a tempo indeterminato, formazione continua e un percorso di crescita professionale, il tutto in un contesto produttivo ad alto contenuto tecnologico. La cultura aziendale promuove la collaborazione e l'analisi, rendendo ogni giorno un'opportunità per apprendere e contribuire a progetti significativi.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Specialista data warehouse in Rome
✨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
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Experis! 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 Specialista data warehouse in Rome
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. 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. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Experis
✨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.
