In sintesi
- Mansioni: Progetta architetture dati moderne e pipeline scalabili per trasformare i dati in soluzioni utili.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore Data Analytics con una cultura inclusiva.
- Benefit: Retribuzione competitiva, Ticket Restaurant e modalità di lavoro ibrida.
- Altre informazioni: Opportunità di supportare la crescita di colleghi junior in un contesto dinamico.
- Perché questo lavoro: Unisci innovazione tecnologica e crescita professionale in un ambiente collaborativo.
- Qualifiche: Esperienza di almeno 4 anni in Data Engineering e laurea in discipline STEM.
La retribuzione prevista è compresa tra 48195 - 58905 € per anno.
Overview
In questa posizione sei responsabile di progettare architetture dati moderne e pipeline scalabili all'interno della practice Data Analytics.
Lavori a stretto contatto con team tecnici e stakeholder di business per trasformare dati in soluzioni fruibili.
Contribuisci a progetti di data engineering su architetture distribuite, on-prem, cloud o ibride, con focus su qualità e sostenibilità.
Avrai anche l'opportunità di accompagnare lo sviluppo di colleghi junior.
Unisci innovazione tecnologica a una cultura inclusiva orientata alle persone, in un contesto di community tecnologica.
- Retribuzione / Benefits
- Ticket Restaurant
- Retribuzione annua lorda a partire da 45.000
- CCNL Commercio
- inquadramento livello 1
- modalità ibrida
- Responsabilità
- Progettare e sviluppare pipeline ETL/ELT per integrazione dati da sorgenti eterogenee
- Progettare e implementare architetture dati distribuite (on-prem, cloud, ibride)
- Sviluppare e ottimizzare modelli dati per Data Warehouse, Data Lake e Lakehouse
- Collaborare con team tecnici e stakeholder di business per definire soluzioni dati
- Affiancare e supportare la crescita professionale di figure junior
- Requisiti fondamentali
- Esperienza di almeno 4 anni in Data Engineering
- Laurea in Informatica, Ingegneria Informatica o discipline STEM equivalenti
- Ottima conoscenza di Python e Py Spark
- Ottima conoscenza di SQL e modellazione dati (Data Warehouse, Data Lake, Lakehouse)
- Esperienza in progettazione e sviluppo di pipeline ETL/ELT e integrazione dati eterogenee
- Esperienza in architetture dati distribuite (on-prem, cloud o ibride) con esempi (es. Hadoop, Spark)
- problem solving
- collaborazione con team tecnici e stakeholder di business
- orientamento alla qualità del codice e alle best practice
- Python
- Py Spark
- SQL
Senior Data Engineer datore di lavoro: Lutech
Lutech è un datore di lavoro eccezionale, dove l'innovazione e la passione per la tecnologia si fondono in un ambiente di lavoro inclusivo e informale. Offriamo opportunità di crescita professionale all'interno di una community tecnologica dinamica, valorizzando le competenze uniche di ogni individuo e promuovendo la diversità come forza del team. Con sedi a Milano e Roma, i nostri dipendenti beneficiano di un pacchetto retributivo competitivo e di un ambiente stimolante che incoraggia lo sviluppo continuo.
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 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 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 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 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.
