In sintesi
- Mansioni: Progetta e costruisci soluzioni dati scalabili per trasformare dati grezzi in informazioni utili.
- Azienda: LUCA FALONI, un marchio di moda di lusso dedicato all'artigianato e all'autenticità.
- Benefit: Compenso competitivo, opportunità di crescita e un ambiente di lavoro collaborativo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di carriera in continua espansione.
- Perché questo lavoro: Influenza decisioni aziendali chiave con intuizioni basate sui dati in un team affiatato.
- Qualifiche: Esperienza in ingegneria dei dati, competenze avanzate in SQL e Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 45000 - 55000 € per anno.
Job Title
Analytics Engineer
Location
- Milan/Remote
- About LUCA FALONI
LUCA FALONI is dedicated to delivering high-quality, timeless luxury fashion with a focus on craftsmanship and authenticity.
We are passionate about creating products our customers love and rely on, and we are now looking for an Analytics Engineer to help us turn data into actionable insights that drive our business forward.
Role overview
We are seeking a talented Analytics Engineer to design, build, and maintain scalable data solutions that empower our business teams.
You will play a key role in transforming raw data into clean, reliable datasets, building interactive dashboards, and ensuring data quality and reliability.
Your work will directly impact decision-making and business growth.
Responsibilities
- Design, build, and maintain scalable data models.
- Transform raw data into clean, reliable datasets for business stakeholders.
- Implement automated data quality tests to ensure trust and reliability.
- Build and maintain interactive dashboards to visualize key business metrics.
- Translate business needs from non-technical stakeholders (e. g., Retail, Finance) into robust technical requirements.
- Apply software engineering best practices to analytics code (e. g., version control, CI/CD).
- Write clear technical documentation for data lineages and metrics.
- Required Skills and Qualifications
- Excellent English communication skills (written and verbal).
- Solid of experience in analytics engineering or a related data role.
- Expertise in advanced SQL and solid proficiency in Python.
- Proficiency with dbt (data build tool) and modern cloud data warehouses (e. g., Big Query).
- Experience defining and maintaining semantic layers.
- Proficiency with spreadsheet software (e. g., Google Sheets) for handling legacy reports.
- Experience with Git and version control workflows.
- Understanding of data privacy best practices (e. g., PII masking, GDPR).
- Familiarity with BI tools (e. g., Holistics, Looker) and how they consume data.
- Strong problem-solving skills and attention to data quality.
- Preferred Skills and Qualifications
- Knowledge of Google Cloud services (e. g., Cloud Build, Vertex AI Pipelines).
- Experience with data orchestration tools.
- Familiarity with ETL and Reverse ETL tools (e. g., Fivetran, Census).
- Basic understanding of machine learning concepts.
- Strong interpersonal and communication skills.
- Professional proficiency in Italian and English.
Why Join LUCA FALONI?
- Work at the intersection of data, creativity, and business strategy.
- Be part of a close-knit, high-performing team that values craftsmanship and excellence.
- Opportunity to influence key business decisions with data-driven insights.
- Competitive compensation package.
Salary Range (RAL)
€45000 - €55000
We are an equal opportunities employer.
We are committed to equality of opportunity and to following practices which are free from discrimination.
Please, inform us confidentially if you may require any special accommodation or clarification concerning our recruitment process.
We deal with recruitment directly so if you are a recruitment agent please do not contact us, we do not require recruitment services and we apply no exception to this rule.
Due to the high volume of applications received, only candidates selected for an interview will be contacted.
We appreciate your understanding and thank all applicants for their interest in joining the LUCA FALONI team.
Analytics Engineer datore di lavoro: Luca Faloni
Luca Faloni è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante a Milano e in remoto, dove la creatività si unisce alla strategia aziendale. I dipendenti possono aspettarsi un pacchetto retributivo competitivo e opportunità di crescita professionale all'interno di un team affiatato che valorizza l'eccellenza e l'artigianato. Unisciti a noi per influenzare decisioni aziendali chiave attraverso intuizioni basate sui dati e per contribuire a un marchio di moda di lusso che si distingue per autenticità e qualità.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Analytics 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 Luca Faloni
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Luca Faloni! 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 Analytics 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 Luca Faloni. 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 Luca Faloni. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Luca Faloni
✨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.
