Data Platform Engineer for Research Data Pipelines

Data Platform Engineer for Research Data Pipelines

Full-Time 45000 - 55000 € / anno (stimato) Smart working non possibile
IFOM - Institute for Molecular Oncology

In sintesi

  • Mansioni: Sviluppa e gestisci piattaforme dati per la ricerca in un ambiente ibrido.
  • Azienda: IFOM - Istituto di Oncologia Molecolare, leader nella ricerca oncologica.
  • Benefit: Opportunità di crescita professionale e lavoro in un team innovativo.
  • Altre informazioni: Ambiente dinamico con focus sulla collaborazione e l'innovazione.
  • Perché questo lavoro: Contribuisci a progetti significativi nel campo della ricerca scientifica.
  • Qualifiche: Laurea in Informatica o discipline affini e max 2 anni di esperienza.

La retribuzione prevista è compresa tra 45000 - 55000 € per anno.

IFOM - Istituto di Oncologia Molecolare cerca un sviluppatore di piattaforme dati da inserire nel Dipartimento di Calcolo e Scienza dei Dati per la Ricerca.

Il ruolo contribuisce allo sviluppo, alla gestione quotidiana e all’evoluzione della Piattaforma Dati per la Ricerca su infrastruttura ibrida.

Si cercano candidati all’inizio della carriera, con max 2 anni di esperienza, laurea in Informatica o discipline affini e padronanza dell’inglese.

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Data Platform Engineer for Research Data Pipelines datore di lavoro: IFOM - Institute for Molecular Oncology

IFOM - Istituto di Oncologia Molecolare è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e collaborativo nel cuore della ricerca scientifica. Con opportunità di crescita professionale e un forte impegno per l'innovazione, i dipendenti possono contribuire a progetti significativi che hanno un impatto reale sulla salute globale. La posizione di Data Platform Engineer offre la possibilità di lavorare su tecnologie all'avanguardia in un contesto ibrido, favorendo un equilibrio tra vita professionale e personale.

IFOM - Institute for Molecular Oncology

Dettagli di contatto:

Team di recruiting di IFOM - Institute for Molecular Oncology

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Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Platform Engineer for Research Data Pipelines

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 IFOM - Institute for Molecular Oncology

Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di IFOM - Institute for Molecular Oncology! 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 Platform Engineer for Research Data Pipelines

Python
SQL
Data Engineering
Data Pipeline Development
API Integration
Problem-Solving Skills
ETL/ELT Processes

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 IFOM - Institute for Molecular Oncology. 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 IFOM - Institute for Molecular Oncology. Mostra loro come pensi e come apprendi!

Come prepararti a un colloquio di lavoro presso IFOM - Institute for Molecular Oncology

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.