In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni AI e dati scalabili per trasformare le aziende.
- Azienda: Kyndryl, leader nella tecnologia con un ambiente di lavoro flessibile.
- Benefit: Cultura ibrida, programmi di benessere e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico che promuove l'inclusione e il senso di appartenenza.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con progetti significativi e tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: 2-3 anni di esperienza in ingegneria dei dati o AI, competenze in Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 155000 € per anno.
Chi Siamo
In Kyndryl, gestiamo e reinventiamo i sistemi tecnologici mission-critical che offrono vantaggi alle principali aziende del mondo. Siamo al centro del progresso; con una comprovata esperienza e un flusso continuo di intuizioni potenziate dall'IA, che consentono decisioni più intelligenti, innovazione più rapida e un vantaggio competitivo duraturo. Per le nostre persone—Kyndryls—significa svolgere un lavoro significativo che alimenta il progresso umano. Unisciti a noi e sperimenta un ambiente flessibile e di supporto dove il tuo benessere è prioritario e il tuo potenziale può prosperare.
Il Ruolo
Come AI & Data Engineer, costruirai e operativizzerai soluzioni scalabili di dati e IA traducendo i progetti architettonici in sistemi pronti per la produzione. Lavorerai su piattaforme cloud-native, infrastrutture dati moderne e applicazioni guidate dall'IA, inclusa l'IA generativa e agentica, supportando l'intero ciclo di vita dalla prototipazione al deployment.
Responsabilità:
- Sviluppare e mantenere pipeline di dati e servizi abilitati all'IA utilizzando tecnologie cloud-native.
- Implementare e integrare soluzioni basate su machine learning e LLM all'interno dei flussi di lavoro aziendali.
- Contribuire ad architetture dati in tempo reale e batch (data lakes, piattaforme di streaming, sistemi basati su eventi).
- Supportare pratiche MLOps, inclusi versioning dei modelli, deployment, monitoraggio e gestione del ciclo di vita.
- Collaborare con architetti di soluzioni, data scientist e ingegneri software per fornire MVP e soluzioni di produzione in cicli rapidi e iterativi.
- Costruire API e servizi sicuri e scalabili per applicazioni di IA e dati.
- Contribuire a deployment containerizzati e orchestrati (Docker, Kubernetes).
- Lavorare in ambienti di sviluppo agile, gestendo pull request, revisioni del codice e pipeline CI/CD.
Impatto:
Aiuterai le organizzazioni a sbloccare il valore dei loro dati e dell'IA fornendo soluzioni affidabili, scalabili e sicure. Il tuo lavoro abiliterà l'automazione intelligente, intuizioni in tempo reale e decisioni guidate dall'IA, contribuendo direttamente all'innovazione aziendale e all'efficienza operativa. Supportando l'implementazione delle capacità di IA generativa e agentica, aiuterai a trasformare i flussi di lavoro aziendali e le esperienze dei clienti attraverso sistemi intelligenti e autonomi.
Chi Sei
- Un ingegnere pratico con una solida base in ingegneria dei dati e IA applicata.
- Curioso, collaborativo e motivato a lavorare in ambienti tecnici in rapida evoluzione.
- A proprio agio nel lavorare tra team e comunicare concetti tecnici in modo chiaro.
- Appassionato di apprendere nuove tecnologie e contribuire all'innovazione guidata dall'IA.
- Orientato al cliente e in grado di adattare soluzioni alle sfide aziendali reali.
Requisiti Tecnici e Professionali:
- 2–3 anni di esperienza in ingegneria dei dati, ingegneria del software o ruoli di ingegneria dell'IA.
- Forti competenze di programmazione in Python; esperienza con C++, C# o Rust è un plus.
- Esperienza con piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) e sviluppo cloud-native.
- Esperienza pratica con piattaforme dati (data lakes, data warehouses, sistemi di streaming).
- Familiarità con sistemi distribuiti, concorrenza e programmazione asincrona.
- Esperienza con containerizzazione (Docker) e concetti di orchestrazione.
- Conoscenza del design delle API, autenticazione e ambienti di esecuzione sicuri.
- Esposizione a pratiche MLOps, deployment e monitoraggio dei modelli.
- Familiarità con LLM, IA generativa e concetti di IA agentica.
Esperienza Preferita:
- Esperienza con framework di orchestrazione dell'IA e sistemi basati su agenti.
- Esposizione a database vettoriali, ricerca semantica e modelli di generazione aumentata da recupero (RAG).
- Esperienza in ambienti agili/simili a startup con consegna rapida di MVP.
- Partecipazione a iniziative di trasformazione digitale o sviluppo di prodotti nativi per l'IA.
- Forti capacità analitiche e di problem-solving.
Essere Te
Il “Kyn” in Kyndryl significa kinship, che rappresenta i forti legami che abbiamo tra di noi, con i nostri clienti e le nostre comunità. Ci concentriamo sull'assicurare che tutti i Kyndryls si sentano inclusi e accogliamo persone di tutte le culture, background ed esperienze. Anche se non soddisfi ogni requisito, ti incoraggiamo a candidarti. Crediamo nella crescita e siamo entusiasti di vedere cosa puoi portare. In Kyndryl, il feedback dei dipendenti ci ha detto che il nostro principale motore di coinvolgimento dei dipendenti è il senso di appartenenza. Quel senso di appartenenza — essere un membro del team valutato, rispettato e fidato — è fondamentale per la nostra cultura e alimenta grandi esperienze per i nostri clienti. Questa dedizione ad accogliere tutti nella nostra azienda significa che Kyndryl ti offre la possibilità di prosperare e contribuire alla nostra cultura di empatia e successo condiviso. Questo è The Kyndryl Way.
Cosa Puoi Aspettarti
La tua carriera con noi non è solo un lavoro: è un'avventura con uno scopo. Offriamo una cultura dinamica e favorevole al lavoro ibrido che supporta il tuo benessere e ti consente di crescere. I nostri programmi Be Well sono progettati con attenzione per supportare la tua salute finanziaria, mentale, fisica e sociale, perché sappiamo che quando ti senti al meglio, dai il tuo meglio. Fin dal tuo primo giorno, ti immergerai in un lavoro impattante che alimenta i sistemi su cui i nostri clienti fanno affidamento ogni giorno. Non contribuirai solo: farai la differenza, affrontando progetti significativi che affilano le tue competenze e alimentano la tua crescita. Siamo qui per sostenere il tuo percorso. Con strumenti potenti per tracciare il tuo percorso professionale, obiettivi di sviluppo personalizzati allineati alle tue ambizioni e feedback continui per mantenerti ispirato e sulla buona strada, avrai tutto ciò di cui hai bisogno per prosperare ed evolvere. Svilupperai competenze richieste per far crescere la tua carriera e raggiungere le tue ambizioni con accesso a opportunità di apprendimento all'avanguardia, dalle certificazioni con Microsoft, Google e Amazon a coaching ed esperienze pratiche. E attraverso tutto questo, sarai parte di una cultura che valorizza l'empatia, l'apprendimento instancabile e una devozione al successo condiviso. Vogliamo che tu prosperi qui e siamo impegnati ad aiutarti a farlo. Pronto a fare un impatto? Unisciti a noi e aiuta a plasmare il futuro.
Data & AI Specialist datore di lavoro: Kyndryl
Kyndryl è un datore di lavoro eccezionale che offre un ambiente di lavoro flessibile e supportivo, dove il benessere dei dipendenti è una priorità. Con opportunità di crescita professionale attraverso programmi di sviluppo personalizzati e accesso a corsi di formazione all'avanguardia, i Kyndryls possono prosperare e contribuire a progetti significativi che alimentano l'innovazione. La nostra cultura inclusiva promuove un forte senso di appartenenza, rendendo ogni dipendente un membro prezioso del team.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data & AI Specialist
✨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 Kyndryl
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Kyndryl! 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 & AI Specialist
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 Kyndryl. 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 Kyndryl. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Kyndryl
✨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.
