In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa soluzioni dati innovative su piattaforme moderne.
- Azienda: Lutech, un'azienda tech all'avanguardia con una cultura collaborativa.
- Benefit: Retribuzione competitiva, ticket restaurant e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con modalità di lavoro ibrida a Milano.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e contribuisci a progetti significativi.
- Qualifiche: Esperienza in Data Engineering e competenze in SQL e Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 35000 - 35000 € per anno.
Progettiamo soluzioni end-to-end per la Digital Evolution gestendone ogni area, grazie alle nostre sei anime tecnologiche: LutechConsulting, LutechSolutions, LutechDigital, LutechCybersecurity, LutechServices e LutechCloud. Siamo motivati da una passione inesauribile per l’innovazione e una forte determinazione a superare limiti e ostacoli perché il fulcro di ogni nostro successo sono le nostre persone. In Lutech potrai operare all’interno di una vera community tecnologica, che contribuirai a far crescere e a migliorare con le tue competenze. Troverai un ambiente inclusivo e informale in cui nessuno è un numero e tutti siamo un valore. Diamo importanza alla diversità riconoscendo che la forza di un team risiede nelle esperienze, prospettive e background unici che ogni persona porta con sé.
Come Data Engineer per la practice Data Analytics, ti occuperai della progettazione e dello sviluppo di soluzioni dati su piattaforme moderne. Avrai modo di lavorare sulla realizzazione di architetture dati distribuite e sulla gestione di pipeline di integrazione dati, con un ruolo attivo nella modernizzazione dello stack tecnologico dati aziendale.
Le Tue Responsabilità Saranno:
- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per l’integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee
- Realizzare architetture dati distribuite (on-premise, cloud o ibride) basate su tecnologie come Hadoop e Spark
- Implementare e gestire soluzioni su modern data platform, in particolare Microsoft Fabric e/o Databricks
- Progettare modelli dati secondo le logiche di Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse, adottando la Medallion Architecture
- Presidiare attività di performance tuning, controllo della qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione
Requisiti:
- Esperienza di almeno 2-3 anni in ambito Data Engineering
- Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o discipline STEM equivalenti
- Esperienza con piattaforme di modern data platform, preferibilmente Microsoft Fabric e/o Databricks
- Ottima conoscenza di SQL e delle principali tecniche di modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse)
- Conoscenza di Python e PySpark
- Esperienza nella progettazione e nello sviluppo di pipeline ETL/ELT e nell’integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee
- Buona conoscenza dei servizi dati Microsoft Azure e dei principali concetti di cloud architecture
Costituiscono Un Plus:
- Familiarità con tematiche di performance tuning, qualità del dato e ottimizzazione dei processi di elaborazione
- Conoscenza di OneLake & Shortcuts, Delta Lake & Parquet e Medallion Architecture
- Conoscenza di basi dati normalizzate/denormalizzate (3NF, Star schema)
- Conoscenza di CI/CD e Git Integration (GitLab)
- Conoscenza di Power BI (DAX, Semantic Models a star schema, storage modes: import, direct query, Direct Lake)
Ti Riconosci Se Hai:
- Curiosità e propensione all’aggiornamento continuo su nuove tecnologie e piattaforme dati
- Approccio analitico e attenzione al dettaglio nella gestione dei dati
- Capacità di lavorare in team e di confrontarti con stakeholder tecnici e di business
- Autonomia operativa unita a proattività nella risoluzione dei problemi
Altre Informazioni:
- Sede di lavoro: Milano con modalità ibrida
- Per questa opportunità è previsto un inserimento con CCNL Commercio, inquadramento dal livello 2° e una retribuzione annua lorda a partire da €35.000, comprensiva di eventuale componente variabile. Il pacchetto retributivo include inoltre Ticket Restaurant.
- Nel rispetto della normativa sulla trasparenza retributiva, la retribuzione indicata rappresenta un riferimento iniziale, definito sulla base di criteri oggettivi e neutri rispetto al genere. L’offerta finale sarà determinata tenendo conto delle competenze, dell’esperienza, delle responsabilità associate al ruolo e delle evidenze emerse durante il processo di selezione.
- Lutech attua una politica di pari opportunità e accoglie le candidature senza operare alcuna discriminazione in base a razza, religione o convinzioni personali, origine etnica o nazionale, disabilità , età , cittadinanza, stato civile, inclusa convivenza di fatto e unione civile, orientamento sessuale, identità di genere, o qualsiasi altra condizione applicabile tutelata dalla legge.
Data Analytics Engineer | Milano datore di lavoro: Lutech
Lutech è un datore di lavoro eccezionale, situato a Milano, che offre un ambiente di lavoro inclusivo e informale, dove ogni dipendente è valorizzato per le proprie competenze. Con opportunità di crescita professionale all'interno di una community tecnologica dinamica, i dipendenti possono contribuire attivamente all'innovazione e alla modernizzazione delle soluzioni dati, beneficiando di un pacchetto retributivo competitivo e di un forte impegno verso la diversità e l'uguaglianza.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analytics Engineer | Milano
✨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 Lutech
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Lutech! 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 Analytics Engineer | Milano
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 Lutech. 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 Lutech. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Lutech
✨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 CuriositÃ
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.
