In sintesi
- Mansioni: Analizza e trasforma grandi volumi di dati, sviluppa pipeline e collabora con team di ingegneria.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore Big Data con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel mondo dei dati e lavora su progetti all'avanguardia.
- Qualifiche: Laurea STEM e almeno 2 anni di esperienza come Data Analyst o simili.
La retribuzione prevista è compresa tra 64350 - 78650 € per anno.
- Analizzare, trasformare e validare grandi volumi di dati
- Progettare e sviluppare pipeline di elaborazione dati batch e streaming
- Collaborare con i team di Data Engineering per la realizzazione di workflow di ingestione ed elaborazione
- Analizzare la qualità dei dati e supportare attività di troubleshooting
- Ottimizzare query e processi di elaborazione
- Collaborare alla progettazione di modelli dati e Data Lake
Requirements
- Laurea STEM
- Almeno 2 anni di esperienza come Data Analyst, Data Engineer o ruolo equivalente
- Ottima conoscenza di SQL
- Buona conoscenza di Python
- Conoscenza di Scala
- Esperienza con Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow, Object Storage compatibili S3, Apache Trino (o motori SQL distribuiti equivalenti)
- Conoscenza dei principali formati dati del mondo Big Data: Parquet, Avro, Delta Lake
- Familiarità con ambienti Linux e Git
- Esperienza con framework Java, in particolare Spring Boot, Kubernetes e container Docker, piattaforme Cloud (AWS, Azure o GCP), sistemi di versionamento dei dati (Iceberg, Hudi o Delta Lake)
- Core Competencies
Demonstrates expertise in data analysis, pipeline development, and data quality assessment, with strong proficiency in SQL and Python.
Familiar with Big Data formats and cloud platforms, ensuring efficient data processing and collaboration with engineering teams.
- Highest-signal resume keywords
- SQL Expertise
- Python Proficiency
- Apache Spark Experience
- Data Pipeline Development
- Big Data Format Knowledge
- ATS Optimization Keywords
- Hard Skills
- Data Analysis
- Data Pipeline Development
- SQL
- Python
- Scala
- Apache Spark
- Apache Kafka
- Apache Airflow
- Data Lake Design
- Query Optimization
- Soft Skills
- Collaboration
- Troubleshooting
- Analytical Thinking
- Industry Keywords
- Big Data
- Data Engineering
- Data Quality
- Data Workflow
- Data Ingestion
- Tools & Technologies
- Object Storage S3
- Apache Trino
- Linux
- Git
- Spring Boot
- Kubernetes
- Docker
- AWS
- Azure
- GCP
- #J-18808-Ljbffr
Data Analyst datore di lavoro: Jobtailor
Lavorare come Data Analyst in questa azienda significa entrare a far parte di un ambiente stimolante e innovativo, dove la collaborazione è al centro della cultura aziendale. Offriamo opportunità di crescita professionale attraverso progetti all'avanguardia nel campo del Big Data, supportati da un team esperto e appassionato. Inoltre, la nostra sede è situata in una posizione strategica che favorisce un equilibrio tra vita lavorativa e personale, rendendo l'esperienza lavorativa non solo gratificante, ma anche piacevole.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analyst
✨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 Jobtailor
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Jobtailor! 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 Analyst
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 Jobtailor. 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 Jobtailor. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Jobtailor
✨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.
