In sintesi
- Mansioni: Progetta e costruisci pipeline dati scalabili per iniziative AI.
- Azienda: Fintech innovativa con sede a Londra e team internazionale.
- Benefit: Contratto freelance, flessibilità e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con un forte focus sull'innovazione e l'efficienza operativa.
- Perché questo lavoro: Diventa un costruttore di soluzioni tecniche all'avanguardia nel settore AI.
- Qualifiche: Competenze in Python, DBT e strumenti di orchestrazione come Airflow.
La retribuzione prevista è compresa tra 81000 - 99000 € per anno.
Who we are
We are a rapidly growing pan-European digital wealth manager, serving over 167,000 active investors with more than £5.5 billion invested on our platform.
We began in Milan in 2011 with the purpose to help more people improve their financial well-being by making personal investing simple and accessible through technology.
Fast forward to today, and we are recognised as one of the most innovative fintechs, headquartered in the heart of London.
With a team of 220+ people across 4 offices in Italy and the UK, we are proudly backed and funded by major partners including Poste Italiane, Cabot Square Capital, United Ventures, and Allianz.
- We are looking for a talented
- Freelance Mid-Senior Data Engineer to support our
AI Operational Efficiency stream.
In this role, you won't just maintain pipelines; you will be a true
\"builder\" with a smart, proactive attitude, capable of bridging the gap between a Modern Data Stack and cutting-edge Gen AI applications.
You will play a key role in driving operational efficiency through data and AI-driven automation.
Responsibilities
- Design, build, and optimize scalable data pipelines to power our AI operational initiatives.
- Implement and manage data flows tailored for agentic workflows and
LLM interactions .
- Maintain and evolve our data infrastructure, ensuring high data quality and availability.
- Partner with the AI team to deploy smart, efficient, and automated solutions.
- Technical Requirements
- Strong proficiency in
Python for data engineering and scripting.
- Solid experience with
DBT for data transformation and modeling.
- Hands-on experience with orchestration tools, specifically
Airflow .
- Deep knowledge of
Amazon Redshift or equivalent Modern Data Stack technologies (Snowflake, Big Query, etc.).
- Familiarity with agentic workflows and building architectures that interact with
- LLMs
(e. g., Lang Chain, Llama Index, RAG patterns).
Mindset
\"Builder\" Mentality
You love creating, optimizing, and taking ownership of technical solutions from scratch.
Smart & Resourceful
Fast learner, adaptable, and capable of thriving in a fast-paced environment with minimal supervision.
- Freelance direct contract - 12 months
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer - freelance 12 months (AI Team) datore di lavoro: Moneyfarm
Moneyfarm è un datore di lavoro eccezionale che offre un ambiente di lavoro stimolante e innovativo, dove i dipendenti possono crescere professionalmente attraverso opportunità di mentoring e sviluppo delle competenze. Con una cultura aziendale orientata alla collaborazione e all'innovazione, i nostri ingegneri backend hanno l'opportunità di lavorare su progetti significativi che influenzano il settore fintech europeo, il tutto in un contesto dinamico e supportato da tecnologie all'avanguardia come AWS e AI. Unisciti a noi per contribuire a costruire soluzioni scalabili e sicure per le nostre partnership B2B2C in tutta Europa.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Engineer - freelance 12 months (AI Team)
✨Costruisci il tuo portfolio di progetti
Se vuoi lavorare come freelance nella scienza dei dati, un portfolio solido è fondamentale. Mostra i tuoi progetti, magari includendo analisi di dataset pubblici o lavori di predictive modeling. Assicurati di rendere accessibile il tuo codice su piattaforme come GitHub!
✨Unisciti a community di data science
Participa a forum e gruppi su piattaforme come Kaggle, dove puoi interagire con altri data scientist e scoprire opportunità di lavoro freelance. Le hackathon e i competition sono anche ottimi posti per mettersi in mostra e magari attrarre qualche cliente.
✨Fai networking per costruire relazioni
Non sottovalutare il potere di LinkedIn. Partecipa a eventi online o meetup locali di data science per conoscere potenziali clienti e collaboratori. Ricorda, ogni connessione è una potenziale opportunità di lavoro!
✨Applica direttamente attraverso il nostro sito
Quando vedi offerte di lavoro freelance nel campo della scienza dei dati, non esitare a controllare il nostro sito. Le candidature dirette possono farti spiccare tra la folla e ti metteranno in contatto diretto con le aziende, come Moneyfarm.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Data Engineer - freelance 12 months (AI Team)
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Metti in mostra il tuo portfolio:Assicurati di includere un portfolio solido con i tuoi progetti di data science. Include progetti che mostrano le tue competenze in analisi dei dati, machine learning e visualizzazione, così da far vedere a Moneyfarm cosa sei in grado di fare.
Condividi le tue esperienze pratiche:Essendo un freelance, è fondamentale dimostrare che hai esperienza pratica. Se hai lavorato su progetti per clienti precedenti, includili nel tuo cv, specificando i risultati raggiunti e le tecnologie utilizzate. Questo aiuterà Moneyfarm a capire come potresti contribuire!
Definisci chiaramente le tue tariffe e disponibilità:Quando applichi per un contratto freelance, è importante essere chiari sulle tue tariffe e sulla tua disponibilità. Fai in modo che queste informazioni siano facili da trovare nella tua proposta, così che Moneyfarm possa valutare la tua candidatura senza esitazioni.
Scrivi una proposta personalizzata:Non inviare una candidatura generica! Prenditi il tempo per scrivere una proposta che risponda alle specifiche esigenze di Moneyfarm. Parla di come le tue competenze possono risolvere i loro problemi specifici e dimostra che hai fatto le tue ricerche.
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Moneyfarm
✨Fai brillare il tuo portfolio
Preparati a presentare il tuo portfolio di progetti di data science! Mostra i tuoi lavori migliori, soprattutto quelli che utilizzano tecniche di machine learning o analisi predittiva. Ricorda, i tuoi potenziali clienti vorranno vedere il valore che puoi portare, quindi metti in evidenza i risultati concreti delle tue analisi.
✨Parla il linguaggio della statistica
Durante il colloquio, aspettati domande tecniche che potrebbero richiederti di spiegare i modelli statistici che conosci o di risolvere problemi pratici in tempo reale. Assicurati di rinfrescare i concetti di regressione, clustering e i principali algoritmi di machine learning, così da poter dimostrare la tua competenza.
✨Flessibilità e collaborazione
Essendo un freelance, potresti anche dover lavorare con team diversi. Sii pronto a discutere della tua esperienza di collaborazione con altri professionisti, mostrati flessibile e disponibile ad adattarti a vari ambienti di lavoro. Mostrare che sei un team player può fare la differenza!
✨Stabilisci le tue tariffe con sicurezza
Preparati a discutere delle tue tariffe e del codice etico nel freelancing. Mostrati sicuro nella valutazione delle tue competenze e spiega perché i tuoi servizi valgono il prezzo richiesto. Ricorda, le aziende cercano non solo competenza, ma anche un professionista che sa valorizzare il proprio lavoro.
