In sintesi
- Mansioni: Definisci e governa l'architettura dati in un contesto internazionale innovativo.
- Azienda: Ambiente internazionale in crescita con focus sulla trasformazione digitale.
- Benefit: Pacchetto retributivo competitivo e ampia autonomia nelle scelte architetturali.
- Altre informazioni: Opportunità di mentorship e sviluppo professionale in un contesto dinamico.
- Perché questo lavoro: Guida un team di Data Engineer e fai la differenza nella piattaforma dati aziendale.
- Qualifiche: Esperienza in Data Engineering e conoscenza di data warehouse cloud.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 110000 € per anno.
Overview
Ruolo chiave per definire e governare l’architettura dati end-to-end in un contesto internazionale orientato all’innovazione digitale.
Layer di decisione data-driven con responsabilità di evoluzione della piattaforma dati e roadmap tecnologica.
Avrai responsabilità operative su data warehouse cloud e pipeline di produzione, supportando pratiche di Data Engineering e governanza dei dati, includendo l’integrazione di IA.
Avrai anche un ruolo di leadership tecnica e mentorship per un team di Data Engineer, con forte impatto sull’evoluzione della piattaforma dati aziendale.
- Retribuzione / Benefits
- ambiente internazionale in crescita
- trasformazione digitale
- ampia autonomia nelle scelte architetturali
- pacchetto retributivo competitivo
- benefits in linea con il mercato
- ResponsabilitÃ
- Governare architettura dati end-to-end e garantirne scalabilità e qualitÃ
- Disegnare e mantenere la roadmap della piattaforma dati
- Gestire ambienti di data warehouse cloud per affidabilità ed efficienza
- Progettare e sviluppare pipeline dati in produzione
- Promuovere pratiche di Data Engineering e Data Governance
- Supportare integrazione di soluzioni basate su IA nei processi dati
- Mentorare e guidare un team di Data Engineer
- Collaborare con stakeholder per tradurre esigenze in soluzioni scalabili
- Monitorare standard di qualità , documentazione e processi di rilascio
- Requisiti fondamentali
- Esperienza significativa in Data Engineering e/o Data Architecture in contesti strutturati
- Esperienza con data warehouse cloud (Big Query, Snowflake, Redshift o equivalenti)
- Conoscenza di strumenti di orchestrazione, trasformazione e integrazione dati (dbt, Airflow, Airbyte)
- Padronanza di Python per lo sviluppo di pipeline
- Familiarità con architetture streaming (preferibile)
- Interesse nell’applicazione dell’IA ai processi di Data Engineering
- Leadership tecnica e capacità di guidare piccoli team
- Comprovata esperienza in ambienti produttivi con gestione architetture dati e processi di integrazione
- Leadership tecnica
- Buone capacità comunicative e relazionali
- Approccio pragmatico e orientato alla soluzione
- Big Query, Snowflake, Redshift
- dbt, Airflow, Airbyte
- Python per data engineering
Data Engineering & Architecture Manager in Varese datore di lavoro: Michael Page International
Lavorare con noi come Ingegnere per Grandi Opere Civili Pubbliche significa entrare a far parte di un team dinamico e professionale, impegnato nella realizzazione di progetti strategici che migliorano le infrastrutture del nostro paese. Offriamo un ambiente di lavoro stimolante, con opportunità di crescita professionale in una realtà consolidata, contratti a tempo indeterminato e una retribuzione competitiva commisurata all'esperienza. La nostra cultura aziendale valorizza la collaborazione, l'innovazione e il rispetto delle normative, garantendo un percorso di carriera gratificante e significativo.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Michael Page International
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Engineering & Architecture Manager in Varese
✨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 Michael Page International
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Michael Page International! 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 Engineering & Architecture Manager in Varese
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 Michael Page International. 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 Michael Page International. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Michael Page International
✨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.
