In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e sviluppa soluzioni innovative per il settore bancario.
- Azienda: Competence Center interno Data Science in un ambiente dinamico.
- Benefit: Lavoro ibrido, opportunità di crescita e ambiente collaborativo.
- Altre informazioni: Candidati ora e unisciti a un team innovativo a Milano!
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel settore bancario con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Esperienza in Python e SQL, attitudine al lavoro di squadra.
La retribuzione prevista è compresa tra 60000 - 80000 € per anno.
- Per il nostro Competence Center interno
- Data Science , siamo alla ricerca di un
Data Engineer da coinvolgere in un progetto strategico nel settore bancario, dedicato all'implementazione e all'evoluzione di motori di calcolo in ambito Crediti.
La risorsa lavorerà a stretto contatto con il cliente e con il team di progetto, occupandosi dell'analisi dei dati, dello sviluppo dei processi di calcolo e dell'ingegnerizzazione delle soluzioni a supporto del business.
- Attività principali
- Analisi ed esplorazione dei dati
- Analisi tecnico-funzionale dei processi e dei requisiti di business
- Studio e manutenzione di codici e procedure esistenti
- Sviluppo di procedure di calcolo e trasformazione dei dati
- Ingegnerizzazione e ottimizzazione dei processi di elaborazione
- Realizzazione di procedure automatizzate per testing e validazione
- Collaborazione diretta con il cliente per la raccolta e l'analisi dei requisiti
- Supporto tecnico e funzionale durante le fasi progettuali
- Requisiti richiesti
- Esperienza nello sviluppo con
- Python
- Buona conoscenza di
- SQL
- Capacità di analizzare requisiti funzionali e tradurli in soluzioni tecniche
- Attitudine al lavoro di squadra
- Capacità di operare a diretto contatto con il cliente
- Conoscenza delle best practice di sviluppo software
- Buona conoscenza della lingua inglese
- Requisiti preferenziali
- Esperienza maturata in contesti Banking o Financial Services
- Conoscenza di
- Google Big Query
- Conoscenza di
- SAS
- Base e
- SAS Enterprise Guide
- Familiarità con processi e modelli di calcolo in ambito crediti
- Completano il profilo
- Spiccata capacità analitica
- Approccio orientato alla risoluzione dei problemi
- Precisione e attenzione al dettaglio
- Proattività e autonomia operativa
- Ottime capacità relazionali e comunicative
- Sede di lavoro
- Milano (ibrido)
- Informazioni
Il presente annuncio si rivolge ai candidati di ambo i sessi (L. 903/77).
Costituirà requisito preferenziale l’appartenenza alle categorie protette ( Legge L.68/99 )
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer datore di lavoro: NIS
Lavorare con noi significa entrare a far parte di un ambiente stimolante e innovativo, dove la crescita professionale è una priorità. Offriamo opportunità di sviluppo continuo e un forte supporto per il lavoro di squadra, il tutto in un contesto ibrido a Milano che favorisce l'equilibrio tra vita professionale e personale. Unisciti a noi per contribuire a progetti strategici nel settore bancario e per fare la differenza con le tue competenze tecniche.
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 NIS
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di NIS! 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 NIS. 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 NIS. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso NIS
✨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.
