In sintesi
- Mansioni: Progetta e gestisci infrastrutture dati per analisi e machine learning.
- Azienda: Bitrock, azienda innovativa nel consulting e integrazione di sistemi.
- Benefit: Retribuzione competitiva, lavoro remoto e opportunità di sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti fintech impattanti e utilizza tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: 3+ anni di esperienza in Data Engineering e competenze in SQL e Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Bitrock è un'azienda di consulenza e integrazione di sistemi di alto livello, fortemente impegnata a offrire soluzioni all'avanguardia e innovative. I nostri servizi di consulenza personalizzati consentono ai nostri clienti di preservare il valore degli investimenti legacy mentre migrano verso sistemi e infrastrutture più efficienti. Adottiamo un approccio olistico alla tecnologia: consideriamo ogni sistema nella sua totalità, come un insieme di elementi interconnessi che lavorano insieme per soddisfare le esigenze aziendali.
Stiamo cercando un Data Engineer per unirsi a un progetto ad alto impatto nel settore fintech/wealth management. In questo ruolo, contribuirai all'evoluzione della piattaforma dati del nostro cliente, costruita su Redshift, Airflow e dbt, bilanciando la messa a punto dei componenti esistenti con la modernizzazione di quelli legacy.
Sei un risolutore di problemi tecnici in grado di colmare il divario tra i requisiti aziendali e un'architettura dati scalabile, lavorando senza problemi in un ambiente iterativo.
Responsabilità Chiave:
- Progettare, implementare e mantenere l'infrastruttura dati per l'ingestione, l'orchestrazione e la trasformazione (Airflow, dbt, Redshift).
- Costruire e mantenere modelli analitici dati scalabili e ad alte prestazioni.
- Riconciliare grandi volumi di dati grezzi eterogenei in aggregati significativi e coerenti.
- Supportare il deployment e l'implementazione di soluzioni di Machine Learning e Analytics Avanzate.
- Produrre artefatti dati utilizzabili sia da team umani che da strumenti guidati dall'IA.
- Collaborare trasversalmente con Data Analysts, Data Scientists, Software Engineers, Marketing Specialists e Product Managers.
Competenze Richieste:
- Must-Have: 3+ anni di esperienza pratica in ruoli di Data Engineering; forte competenza in SQL, Python, Airflow e dbt; solida esperienza con Amazon Redshift e ecosistema AWS; familiarità con Infrastructure as Code (Terraform); fluente in italiano e inglese.
- Nice-to-Have: Esperienza nel settore Fintech o Wealth Management; familiarità con BigQuery; esperienza con tracking delle conversioni e stack di dati di marketing digitale.
Tipo: Progetto di consulenza a tempo pieno
Data di inizio: asap
Durata: 12 mesi
Il nostro processo di reclutamento prevede 3 fasi: intervista breve di scoperta con il nostro team HR, intervista tecnica con i nostri Team Leaders, intervista finale con il nostro Cliente.
Data Engineer (Redshift) - Freelance in Cuneo datore di lavoro: Open Executive Search & Selection - Milan & London
L'azienda offre un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo, dove il Plant Human Resources Manager avrà l'opportunità di influenzare positivamente la cultura aziendale e contribuire allo sviluppo dei talenti. Situata nell'area metropolitana di Milano, la compagnia è impegnata nella crescita professionale dei propri dipendenti, offrendo programmi di formazione continua e opportunità di carriera in un settore in rapida evoluzione come quello farmaceutico. Con un pacchetto retributivo competitivo e un forte focus sul benessere dei dipendenti, questa è un'ottima occasione per chi cerca un ruolo significativo e gratificante nel campo delle risorse umane.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Open Executive Search & Selection - Milan & London
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Engineer (Redshift) - Freelance in Cuneo
✨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 Open Executive Search & Selection - Milan & London
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Open Executive Search & Selection - Milan & London! 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 (Redshift) - Freelance in Cuneo
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 Open Executive Search & Selection - Milan & London. 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 Open Executive Search & Selection - Milan & London. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Open Executive Search & Selection - Milan & London
✨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.
