In sintesi
- Mansioni: Progetta e gestisci infrastrutture dati per analisi e decisioni aziendali.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore dei dati con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, lavoro remoto e opportunità di sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora con dati all'avanguardia e contribuisci a progetti significativi.
- Qualifiche: Competenze in programmazione e conoscenza di database SQL e NoSQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Stiamo cercando un Data Engineer per svolgere un ruolo chiave nella definizione e scalabilità della nostra piattaforma man mano che l'organizzazione cresce in complessità e maturità dei dati. In questo ruolo, sarai responsabile della progettazione e dell'evoluzione dell'infrastruttura dati centrale che alimenta analisi, machine learning e decisioni aziendali critiche. Ti assumerai la responsabilità di come i dati fluiscono all'interno dell'azienda, dall'ingestione al consumo, garantendo che siano affidabili, ben modellati e accessibili a una vasta gamma di stakeholder.
Responsabilità Chiave
- Progettare, costruire e mantenere pipeline dati di produzione e sistemi intensivi di dati.
- Configurare, pianificare e monitorare l'esecuzione delle pipeline dati per garantire affidabilità, manutenibilità e consegna tempestiva in tutti i processi dati.
- Distribuire e gestire l'infrastruttura dati su AWS o on-premises, garantendo scalabilità, sicurezza ed efficienza dei costi.
- Monitorare e ottimizzare le prestazioni dei database relazionali e NoSQL (ad es., MySQL, PostgreSQL, MongoDB) per garantire interrogazioni, indicizzazione e accesso ai dati efficienti su larga scala.
- Garantire l'ingestione, la trasformazione e la disponibilità affidabile di dati finanziari su larga scala e di serie temporali, considerando le caratteristiche specifiche della qualità dei dati finanziari.
- Implementare e mantenere meccanismi di qualità dei dati, validazione e monitoraggio attraverso i flussi di lavoro dei dati.
- Definire ed evolvere modelli di dati e strutture di archiviazione attraverso sistemi relazionali e NoSQL.
- Collaborare con Data Scientists e Analisti per garantire un accesso accurato ed efficiente ai dati per casi d'uso di analisi e modellazione.
- Ottimizzare i flussi di lavoro di elaborazione dei dati per prestazioni, affidabilità e stabilità operativa.
- Risoluzione di problemi complessi relativi ai dati e conduzione di analisi delle cause radice.
- Contribuire al processo decisionale tecnico e aiutare a definire la roadmap per l'infrastruttura dati.
Requisiti
- Laurea in Informatica, Ingegneria o un campo correlato.
- Forti competenze di programmazione in Java o Python (o altri linguaggi basati su JVM).
- Solida comprensione della modellazione dei dati, SQL e database NoSQL.
- Forte attenzione alla qualità dei dati, pratiche di validazione e monitoraggio.
- Esperienza nel lavorare con dataset su larga scala e di serie temporali in contesti finanziari, con comprensione della loro struttura e delle comuni sfide di qualità dei dati.
- Esperienza nella costruzione e manutenzione di pipeline dati di produzione o sistemi intensivi di dati, con focus su affidabilità e prestazioni.
- Capacità di risolvere problemi e ottimizzare sistemi dati di produzione.
- Esperienza con strumenti di orchestrazione dei flussi di lavoro e pianificazione delle pipeline dati.
- Buona comprensione delle strutture e dei concetti dei dati finanziari, con la capacità di modellare e validare accuratamente i dati finanziari.
- Forti capacità di problem-solving e attenzione ai dettagli.
- Competenza professionale in inglese.
Punti Bonus
- Esperienza con strumenti di monitoraggio e visualizzazione (ad es., dashboard).
- Esposizione a flussi di lavoro di machine learning e requisiti di dati correlati.
Data Engineer (Milan Office, Remote) datore di lavoro: MDOTM Ltd
MDOTM è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo nel cuore di Milano, con opportunità di lavoro remoto. I dipendenti possono beneficiare di una cultura aziendale che promuove la crescita professionale, l'innovazione e il benessere, oltre a lavorare su progetti significativi che influenzano decisioni aziendali critiche. Con un forte focus sulla qualità dei dati e sull'ottimizzazione delle infrastrutture, i Data Engineer hanno l'opportunità di sviluppare competenze all'avanguardia in un settore in rapida evoluzione, contribuendo attivamente al successo dell'azienda.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Engineer (Milan Office, Remote)
✨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 MDOTM Ltd
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di MDOTM Ltd! 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 (Milan Office, Remote)
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 MDOTM Ltd. 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 MDOTM Ltd. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso MDOTM Ltd
✨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.
