In sintesi
- Mansioni: Guida progetti di ingegneria dei dati e AI, collaborando con team e stakeholder.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore della tecnologia con una cultura collaborativa.
- Benefit: Salario competitivo, benefici sanitari, lavoro remoto e opportunità di sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su soluzioni AI all'avanguardia e fai la differenza in progetti innovativi.
- Qualifiche: Esperienza in ingegneria dei dati e competenze nella collaborazione di squadra.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 180000 € per anno.
Responsibilities
- Act as Technical Product Owner (TPO) for AI Data Engineering products, capabilities, and platforms.
- Partner with business stakeholders, AI teams, and architects to translate business requirements into scalable data and AI engineering solutions.
- Define and prioritize platform backlogs, technical roadmaps, and delivery plans.
- Drive adoption of reusable data products, AI services, and platform capabilities across multiple business domains.
- Design, develop, and maintain scalable data pipelines supporting AI, Analytics, Machine Learning, and Generative AI use cases.
- Lead implementation of batch, streaming, and real-time data integration capabilities.
- Build trusted and governed data assets supporting enterprise AI use cases.
- Drive engineering standards for data quality, observability, lineage, monitoring, and reliability.
- Ensure data platforms are secure, scalable, resilient, and compliant with enterprise standards.
- Enable AI solution delivery through feature stores, vector databases, model deployment pipelines, and data services.
- Support implementation of Generative AI, LLM, RAG, and Agentic AI architectures through scalable data foundations.
- Collaborate with AI Engineers and Data Scientists to operationalize AI solutions.
- Establish and maintain MLOps and Data Ops practices.
- Design and operate cloud-native AI and Data Platforms.
- Define architecture patterns for data ingestion, transformation, storage, governance, and consumption.
- Optimize platform performance, scalability, reliability, and cost efficiency.
- Lead implementation of Infrastructure-as-Code, CI/CD, monitoring, and observability frameworks.
- Lead Agile squads delivering AI Data Engineering and platform capabilities.
- Facilitate sprint planning, backlog refinement, technical reviews, and delivery governance.
- Promote Dev Ops, Data Ops, and Agile engineering best practices.
- Act as the bridge between business stakeholders, AI teams, platform teams, architects, and delivery organizations.
- Ensure compliance with enterprise security, privacy, data governance, and responsible AI requirements.
- Define and monitor OKRs/KPIs related to platform adoption, data quality, delivery velocity, operational performance, and business value realization.
Requirements
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Engineering, Data Engineering, Information Systems, Artificial Intelligence, or related disciplines.
- 5–7+ years of experience in Data Engineering, AI Engineering, Platform Engineering, or Cloud Data Platform roles.
- Proven experience designing enterprise-scale data pipelines and cloud-native data platforms.
- Experience acting as Technical Product Owner, Delivery Lead, Lead Engineer, or Squad Lead.
- Strong expertise in ETL/ELT, Data Lakes, Lakehouse architectures, Data Warehousing, Metadata Management, and Data Governance.
- Hands‑on experience with Azure, AWS, or GCP.
- Understanding of Generative AI, LLMs, Vector Databases, RAG, and AI agent architectures.
- Experience implementing MLOps, CI/CD, Infrastructure-as-Code, and Data Ops practices.
- Strong SQL and Python skills.
- Experience working in Agile and Scrum environments.
- Core Competencies
Demonstrates expertise in designing and implementing scalable data pipelines and cloud-native data platforms, with a strong focus on AI and Data Engineering solutions.
Proficient in MLOps, Data Ops, and Agile methodologies to drive platform adoption and ensure data quality and compliance.
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Lead Data AI Engineer datore di lavoro: Jobtailor
Lavorare come Lead Data AI Engineer in questa azienda significa unirsi a un ambiente innovativo e collaborativo, dove la crescita professionale è incoraggiata attraverso opportunità di formazione continua e progetti stimolanti. La cultura aziendale promuove l'adozione delle migliori pratiche Agile e DevOps, garantendo un lavoro dinamico e gratificante, mentre la posizione offre l'accesso a tecnologie all'avanguardia nel campo dell'AI e della Data Engineering. Inoltre, la sede è situata in una località strategica che favorisce un equilibrio tra vita lavorativa e personale, rendendo l'esperienza lavorativa ancora più appagante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Lead Data AI 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 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 Lead Data AI 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 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.
