In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa pipeline dati su Google Cloud per progetti innovativi.
- Azienda: Azienda tech giovane e collaborativa con focus su Big Data.
- Benefit: Lavoro ibrido, formazione continua e ambiente stimolante.
- Altre informazioni: Opportunità di crescita professionale e team dinamico.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza in progetti complessi e innovativi a livello internazionale.
- Qualifiche: Ottima conoscenza di SQL e esperienza in architetture dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 62100 - 75900 € per anno.
Siamo alla ricerca di un/una Senior Data Engineer in grado di progettare, sviluppare e ottimizzare data pipelines end-to-end, principalmente su stack Google Cloud Platform (GCP) in ambito Big Data.
La risorsa parteciperà a progetti complessi presso clienti in Italia e all’estero, collaborando con team tecnici e stakeholder di diversa natura, contribuendo alla definizione dell’architettura dati e all’evoluzione delle soluzioni esistenti.
- Responsabilità principali
- Collaborare con stakeholder tecnici e non tecnici (Executive, Product, Data e Design team) per supportare iniziative data-driven e risolvere problematiche tecniche
- Contribuire alla definizione e progettazione dell’architettura dati
- Identificare e implementare miglioramenti ai processi dati, incluse automazioni e ottimizzazioni di pipeline e infrastrutture
- Progettare data model per trasformazione, ottimizzazione e utilizzo dei dati in base alle esigenze di business
- Sviluppare e mantenere data pipelines scalabili, affidabili e monitorabili
- Costruire dataset complessi e strutturati per supportare esigenze analitiche e progettuali dei clienti
- Implementare processi ETL/ELT utilizzando SQL e strumenti GCP (es. Big Query, Dataflow, Cloud Storage)
- Competenze richieste
- Ottima conoscenza di SQL e dei database relazionali, inclusa la gestione dei permessi
- Esperienza nella progettazione e ottimizzazione di data pipelines e architetture dati ad alto volume
- Capacità di effettuare root cause analysis su processi e pipeline dati
- Conoscenza di Python, Git, Terraform e ambienti cloud
- Esperienza nello sviluppo e distribuzione di API (es. Fast API, Flask)
- Conoscenza di database No SQL, preferibilmente documentali
- Esperienza con sistemi di messaggistica e data streaming (Kafka preferibile, Flink gradito)
- Ottima conoscenza della lingua italiana e inglese, scritta e parlata
- Attitudine consulenziale e capacità di interazione con il cliente
- Esperienza nella gestione di piccoli team e nella generazione di opportunità progettuali
- Nice to have
- Esperienza con Airflow e strumenti di orchestrazione dati
- Esperienza su piattaforme Big Data alternative a GCP
- Background in contesti retail
- Cosa offriamo
- Strumentazione aziendale per il lavoro quotidiano
- Modalità di lavoro ibrida
- Percorsi di Learning & Development strutturati
- Sede operativa in zona Isola (Milano)
- Spazio di lavoro aggiuntivo in un casale nelle Marche per attività di team, riunioni ed eventi
- Iniziative di give back e progetti di sostenibilità ambientale e sociale
- Team giovane e collaborativo
- Rimborso chilometrico e auto aziendale per trasferte
- Contratto a tempo indeterminato con RAL e MBO commisurati all’esperienza
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer datore di lavoro: Lawrence Harvey Search & Selection
Unirsi a noi significa entrare a far parte di un ambiente dinamico e innovativo, dove il tuo contributo come Senior Data Scientist sarà fondamentale per guidare la trasformazione digitale nel settore retail. Offriamo un pacchetto retributivo competitivo, opportunità di crescita professionale e un lavoro ibrido che ti permette di bilanciare vita lavorativa e personale, il tutto in una delle città più vivaci d'Italia, Milano.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Lawrence Harvey Search & Selection
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior 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 Lawrence Harvey Search & Selection
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Lawrence Harvey Search & Selection! 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 Senior 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 Lawrence Harvey Search & Selection. 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 Lawrence Harvey Search & Selection. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Lawrence Harvey Search & Selection
✨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.
