In sintesi
- Mansioni: Progetta e implementa pipeline di dati su AWS, collaborando con analisti e architetti.
- Azienda: NTT DATA, leader nell'innovazione tecnologica.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di mentoring e crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Influenza strategie cloud e lavora su progetti impattanti.
- Qualifiche: Esperienza cloud e competenze in architetture Big Data.
La retribuzione prevista è compresa tra 121500 - 148500 € per anno.
Overview
As an AWS Data Architect at NTT DATA, you will design and implement data pipelines on AWS, aligning with business analysts and solution architects to meet data objectives.
You bridge Data Science and Data Engineering, shaping scalable data platforms and performant data lakes.
You’ll lead architecture choices, guide tradeoffs in workshops, and mentor peers to uphold coding best practices.
This role offers impact across client projects and the chance to influence cloud data strategies at scale.
- Responsabilità
- Design and maintain data pipeline architectures on AWS using native services (Glue, Lambda) or data management tools (Talend, Informatica)
- Model and optimize data schemas on AWS data stores (Redshift, Dynamo DB, RDS, S3)
- Architect operations and perform performance engineering for large-scale data lakes in production
- Lead client design workshops, providing recommendations and tradeoffs for solution options
- Mentor engineers in coding best practices and problem solving
- Requisiti fondamentali
- Cloud-native experience in GCP, AWS, or Azure; 5+ years on AWS preferred
- Experience with Big Data architectures and both cloud and on-premise contexts
- AWS infrastructure and networking experience
- AWS collection services: Kinesis, Kafka, DMS
- AWS storage services: S3, RDS, Redshift, Dynamo DB
- AWS compute services: EC2, Lambda, ECS, EKS
- POC delivery experience to address business needs
- On-premises to cloud migration experience
- Monitoring distributed infra with AWS tools or open-source tools (Cloud Watch, Prometheus, ELK)
- Proficiency in Java, Scala, Python, and shell scripting
- Experience with Apache Spark, Databricks, Azure Data Factory, Azure Synapse
- AWS Certifications: Solutions Architect and/or Data Analytics
- Agile Methodology and Kanban
- SQL knowledge
- Source code management: AWS Code Commit or Git Hub
- Mentoring
- Cross-functional collaboration
- Problem solving
- AWS Glue
- AWS Lambda
- Redshift
AWS - Data Architect datore di lavoro: NTT DATA
Lavorare come Project Manager SAP nel settore Utilities offre un'opportunità unica di crescita professionale in un ambiente internazionale e dinamico. La nostra azienda promuove una cultura collaborativa, dove il supporto alla formazione continua e lo sviluppo delle competenze sono prioritari, permettendo ai dipendenti di eccellere nei loro ruoli. Inoltre, offriamo vantaggi competitivi e un forte focus sulla trasformazione digitale, rendendo ogni progetto un'esperienza significativa e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere AWS - Data Architect
✨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 NTT DATA
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di NTT DATA! 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 AWS - Data Architect
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 NTT DATA. 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 NTT DATA. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso NTT DATA
✨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.
