In sintesi
- Mansioni: Costruisci infrastrutture dati per applicazioni AI e gestisci pipeline scalabili.
- Azienda: McKinsey & Company, leader nel settore della consulenza con sede a Milano.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e ambiente di lavoro stimolante.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Contribuisci allo sviluppo di soluzioni AI innovative e fai la differenza nel settore.
- Qualifiche: Esperienza nella gestione dei dati e capacità di lavorare in team multidisciplinari.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 180000 € per anno.
McKinsey & Company Milan è alla ricerca di un ingegnere dei dati per costruire un'infrastruttura dati fondamentale che alimenta applicazioni AI e LLM. Sarai responsabile della progettazione e manutenzione di pipeline dati scalabili, gestione di ambienti dati sicuri e preparazione dei dati per sistemi guidati dall'AI, collaborando con team interfunzionali e clienti.
Contribuirai allo sviluppo di capacità AI di nuova generazione e soluzioni aziendali scalabili, traducendo ipotesi in funzionalità ingegnerizzate e supportando la R&S.
AI Data Engineer - Build Scalable AI Pipelines datore di lavoro: McKinsey & Company, Inc.
McKinsey & Company offre un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo a Milano, dove i dipendenti possono crescere professionalmente lavorando su progetti innovativi nel campo dell'AI. Con opportunità di sviluppo continuo e un forte focus sulla diversità e inclusione, i membri del team sono incoraggiati a contribuire con idee creative e a sviluppare competenze all'avanguardia. Inoltre, la posizione a Milano permette di godere di una vivace cultura urbana, arricchendo ulteriormente l'esperienza lavorativa.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di McKinsey & Company, Inc.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere AI Data Engineer - Build Scalable AI Pipelines
✨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 McKinsey & Company, Inc.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di McKinsey & Company, Inc.! 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 AI Data Engineer - Build Scalable AI Pipelines
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 McKinsey & Company, Inc.. 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 McKinsey & Company, Inc.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso McKinsey & Company, Inc.
✨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.
