In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa pipeline dati scalabili e ad alte prestazioni.
- Azienda: Orbyta Tech, un hub innovativo nel cuore di Torino.
- Benefit: Formazione continua, smart working e eventi di team building.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai la differenza nei progetti IT.
- Qualifiche: Conoscenza di Python e esperienza con Hadoop e Apache Spark.
La retribuzione prevista è compresa tra 60000 - 80000 € per anno.
Descrizione azienda
Hello Humans, We’re Orbyters! In ORBYTA TECH sperimentiamo avanguardia e creiamo innovazione. Siamo l’anima ICT del Gruppo Orbyta, progettiamo esperienze interstellari tra fisico e digitale.
La nostra Mission: Guidiamo i nostri partner nell’ideazione, progettazione e sviluppo di processi tecnologici interattivi e immersivi. Ci occupiamo di implementazione, delivery e integration di sistemi software, network, hardware e IOT. Coltiviamo talenti, curiamo competenze e know how, costruiamo esperienza. La nostra software house l’Area51 è un hub innovativo in continua evoluzione.
Cosa offriamo? Nel nostro HQ situato nel cuore di Torino in Piazza Castello, troverai postazioni smart con ogni tipo di dotazione, spazi di condivisione e di svago. Accompagneremo La Tua Orbyta Experience Con:
- Zero gravity wallet per investire sulla tua formazione
- Orbyta Uniqversity per seguire percorsi formativi ad hoc
- Follow-up periodici
- Career path strutturato
- Eventi di team building
- Smart & Agile working
- Knowledge sharing con la tua Tech Unit
Posizione: Siamo alla ricerca di un* Data Engineer da inserire su progetti IT, con un ruolo attivo nella progettazione, sviluppo e gestione di pipeline dati scalabili e ad alte prestazioni.
Requisiti:
- Ottima conoscenza di Python
- Esperienza consolidata nell’ecosistema Hadoop (HDFS, Hive, Yarn, ecc.)
- Padronanza di Apache Spark e delle librerie PySpark e Pandas
- Competenze avanzate in database SQL, in particolare PostgreSQL
- Esperienza nell’integrazione dati tramite API REST, SOAP e protocollo FTP
- Familiarità con strumenti di orchestrazione come Apache Airflow
- Buone capacità analitiche e orientamento al problem solving
- Ottime doti relazionali e attitudine al lavoro in team
Modalità di lavoro: ibrido, con 1 giorno a settimana nella sede di Torino. Benefit ed economics saranno in linea con la tua esperienza.
Altre informazioni: Orbyta Tech è presente su Torino, Milano, Roma e Lecce.
La nostra offerta rispetta le norme sulle parità di trattamento in materia di occupazione e di condizioni di lavoro (L.903⁄77, L.125⁄91, D.Lgs. 216⁄03 e D.Lgs. 198⁄2006). Tutte le candidature devono essere accompagnate dall’autorizzazione al trattamento dei dati personali e saranno gestite ai sensi del D.Lgs 196⁄03. La nostra organizzazione opera nel rispetto della Parità di Genere e con l’impegno di sostenere l’Inclusività e la Diversity. La preghiamo di sottoporre la sua candidatura evitando di fornire informazioni relative a matrimonio e gravidanza e responsabilità familiari. Le candidature non devono contenere informazioni relative allo stato di famiglia dei candidati o alla loro eventuale gravidanza.
Data Engineer datore di lavoro: ORBYTA
Orbyta Tech è un datore di lavoro eccezionale, situato nel cuore di Torino, che offre un ambiente di lavoro innovativo e stimolante. Con postazioni smart, spazi di condivisione e opportunità di formazione continua attraverso Orbyta Uniqversity, i dipendenti possono crescere professionalmente e sviluppare competenze all'avanguardia. La cultura aziendale promuove il lavoro di squadra, la condivisione della conoscenza e un equilibrio tra vita lavorativa e personale grazie a modalità di lavoro ibride.
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 ORBYTA
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di ORBYTA! 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 ORBYTA. 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 ORBYTA. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso ORBYTA
✨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.
