In sintesi
- Mansioni: Progetta e implementa soluzioni data-driven in un contesto cloud native.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore Data & Analytics con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Retribuzione competitiva, lavoro ibrido e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Contribuisci alla trasformazione digitale e lavora con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Esperienza di 2-3 anni, conoscenza di Python, Java e big data frameworks.
La retribuzione prevista è compresa tra 59400 - 72600 € per anno.
Overview
In questo ruolo supporti la progettazione e l’implementazione di soluzioni data-driven in un contesto cloud native.
Lavorerai nel team Data & Analytics per trasformare requisiti tecnici in pipeline e modelli dati che alimentano data lake e data warehouse.
Avrai un impatto sul flusso di ingestion, ELT e gestione di dati, contribuendo a un ecosistema di analisi avanzata.
Un contesto dinamico e collaborativo ti offre opportunità di crescita e di contribuire alla trasformazione digitale dell’azienda.
- Retribuzione / Benefits
- ibrido
- ambiente dinamico e collaborativo
- opportunità di crescita
- retribuzione legata all’esperienza
- Responsabilità
- Analisi dei requisiti tecnici e design delle soluzioni
- Ingestion: costruzione di data pipeline per recupero ed elaborazione dati
- Processing: ELT e data integration
- Storage: data lake e data warehouse in ambienti SQL/No SQL
- Data modeling: progettazione e implementazione del modello dati
- Requisiti fondamentali
- Esperienza minima 2–3 anni nel ruolo
- Capacità di progettazione e implementazione tecnica
- Conoscenza Python e Java
- Conoscenza di framework big data (Spark, Beam, Hive) e almeno una soluzione No SQL (es. Mongo DB)
- Familiarità con cloud per analisi dati (Google Cloud Platform e/o Microsoft Fabric)
- Laurea in Ingegneria Informatica o equivalente
- Buona conoscenza dell’inglese scritto
- collaborazione
- orientamento al lavoro di squadra
- passione per la tecnologia
- Python
- Java
- Apache Spark
Data Engineer datore di lavoro: Maggioli
Lavorare come Data Engineer in un ambiente dinamico e collaborativo ti offre l'opportunità di contribuire attivamente alla trasformazione digitale dell'azienda. Con un focus sulla crescita professionale, avrai accesso a progetti innovativi e a un contesto ibrido che promuove il bilanciamento tra vita lavorativa e personale. La nostra cultura aziendale valorizza la collaborazione e l'apprendimento continuo, rendendoci un datore di lavoro eccellente per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere 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 Maggioli
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Maggioli! 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 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 Maggioli. 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 Maggioli. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Maggioli
✨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.
