In sintesi
- Mansioni: Costruisci e gestisci piattaforme di elaborazione dati analitici su AWS.
- Azienda: Klarna, leader nell'innovazione tecnologica con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Guida iniziative dati e fai la differenza in progetti innovativi.
- Qualifiche: Esperienza con piattaforme dati analitiche su AWS e competenze in Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 121500 - 148500 € per anno.
Overview
In this role you will build and operate Klarna’s analytical data processing platforms on AWS, enabling large-scale batch and analytical workloads.
You will shape data pipelines, table structures, and access patterns to support analytics, model training, and downstream consumption.
You’ll evolve platform architecture for scale, cost efficiency, security, and reliability, while leading cross-team data initiatives and upholding high code quality and operational excellence.
- Responsabilità
- Build and operate analytical data processing platforms on AWS to support batch and analytical workloads
- Design robust data pipelines, table structures, and access patterns for analytics, model training, and downstream consumption
- Evolve platform architecture and AWS foundations for scale, cost efficiency, security, and reliability
- Lead core data processing system design using AWS Glue, Spark, S3, Iceberg, Databricks, and Redshift
- Set high standards for code quality, maintainability, and production readiness
- Drive architectural decisions with awareness of the broader data landscape and cross-team dependencies
- Design and evolve IAM models, roles, and access patterns for secure, scalable data platform use
- Identify and resolve complex performance, scalability, cost, security, and compliance challenges
- Act as a technical leader in cross-team initiatives, delivering production-ready solutions
- Requisiti fondamentali
- Extensive experience building analytical data platforms on AWS with Spark processing and S3-backed data lakes
- Strong Python skills, distributed data processing, and infrastructure-as-code (Terraform) experience
- Experience with modern table formats (Iceberg) and data warehouses (Redshift)
- Experience designing and operating IAM and AWS account setups for data platforms
- Product-oriented mindset focused on durable, scalable solutions rather than one-off pipelines
- Experience operating systems in production with monitoring, incident handling, and iteration
- Cross-functional collaboration
- Technical leadership
- Problem-solving orientation
- Python
- Spark
- AWS Glue
Lead Data Engineer datore di lavoro: Klarna
Klarna è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante dove gli ingegneri possono affrontare sfide uniche e significative nel settore finanziario. Con una cultura del lavoro collaborativa e flessibile, i dipendenti hanno l'opportunità di crescere professionalmente, contribuendo a progetti innovativi che utilizzano l'IA. Inoltre, la posizione in un contesto internazionale permette di lavorare con team diversificati, arricchendo ulteriormente l'esperienza lavorativa.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Lead Data 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 Klarna
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Klarna! 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 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 Klarna. 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 Klarna. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Klarna
✨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.
