In sintesi
- Mansioni: Gestisci operazioni sui dati e sviluppa soluzioni scalabili per il marketing e le vendite.
- Azienda: Prada Group, leader mondiale nel settore del lusso con un ambiente creativo.
- Benefit: Opportunità di crescita professionale in un contesto internazionale e inclusivo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con team motivati dalla curiosità e dall'eccellenza.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e contribuisci alla trasformazione digitale.
- Qualifiche: Esperienza in data ops e competenze in Big Data e cloud.
La retribuzione prevista è compresa tra 70000 - 85000 € per anno.
Fondata nel 1913 in Italia, il Gruppo Prada è stato costruito su una tradizione di eccellenza e con una visione di innovazione. Il Gruppo, leader mondiale nel settore del lusso, opera in più di 45 paesi con i marchi PRADA, Miu Miu, Versace, Church’s, Car Shoe e Luna Rossa, e conta dipendenti di oltre 100 nazionalità.
OBIETTIVO DEL LAVORO
Stiamo cercando un Data Engineer per unirsi al nostro team globale della Cloud Data Platform, con sede a Milano. Il candidato ideale avrà un ruolo chiave nella gestione delle operazioni sui dati, con attività principali che vanno dall'analisi, modellazione e sviluppo, con un forte focus su dati di vendita, clienti e marketing.
RESPONSABILITÀ
- Acquisire una profonda comprensione delle esigenze aziendali e tecniche per supportare l'evoluzione dei modelli e guidare la trasformazione digitale. Un particolare focus sarà sui dati di intelligenza del cliente e sugli KPI di vendita.
- Progettare, mantenere e migliorare i dataset chiave per garantire che siano di alta qualità, certificati e facilmente accessibili/integrabili dagli utenti aziendali, componenti e sistemi.
- Analizzare e sviluppare operazioni e pipeline di dati in linea con le linee guida aziendali e le migliori pratiche (ad es., processi di qualità dei dati, governance e curatela approfondita del catalogo/glossario).
- Lavorare in collaborazione con le parti interessate aziendali e gli utenti finali per costruire soluzioni scalabili e agili.
- Sviluppare, distribuire e gestire pipeline di dati altamente efficienti e automatizzate utilizzando tecnologie e capacità della piattaforma basate su cloud (ad es., Azure, Databricks, Unity Catalog, CI/CD basato su Git).
- Adattarsi continuamente ai requisiti in evoluzione mantenendo e migliorando le pipeline di dati esistenti, integrando nuove funzionalità e richieste di modifica utilizzando un approccio agile.
CONOSCENZE E COMPETENZE
- Laurea triennale o magistrale in Ingegneria del Software, Informatica, Matematica o disciplina STEM correlata.
- Esperienza di oltre 3 anni in operazioni di dati intensive nel contesto di Big Data e infrastrutture/piattaforme cloud.
- Solida esperienza in analisi nel contesto dell'industria retail, con particolare attenzione alla modellazione e all'utilizzo degli KPI di vendita e clienti.
- Forte background in approcci Big Data e modellazione, ottimizzazione e gestione di DBMS/Data Warehouse. Conoscenza approfondita di SQL e linguaggi di programmazione correlati a Spark è un must.
- Esperienza consolidata nella preparazione, integrazione, modellazione e processi di governance dei dati.
- Esperienza comprovata nella progettazione e gestione di soluzioni pronte per la produzione end-to-end.
- Esperienza nello sviluppo di microservizi e soluzioni API (ad es., REST, OAuth).
- Competenza nella configurazione e utilizzo di infrastrutture e piattaforme cloud, con una forte preferenza per i servizi Microsoft Azure.
- Familiarità con sistemi di elaborazione in streaming e architetture lambda, Delta Live Tables, Azure Event Hubs, Spark Streaming, ecc.
- Fluente in italiano e in inglese, scritto e parlato.
- Una buona conoscenza dei processi retail e/o dei clienti e dei sistemi operativi back end sarà considerata un plus.
Unirsi alla nostra azienda significa lavorare in un ambiente creativo e internazionale, con team di persone motivate dalla curiosità e dalla ricerca dell'eccellenza. Il motore del nostro successo è l'importanza e il valore che attribuiamo al talento e alla passione delle nostre persone, portando alla loro crescita professionale. Il Gruppo Prada promuove un ambiente di lavoro inclusivo, garantendo pari opportunità a tutti i candidati, indipendentemente da genere, etnia, orientamento sessuale, disabilità o altre caratteristiche personali. Crediamo che la diversità sia un valore e ci impegniamo a costruire un luogo di lavoro equo e rispettoso per tutti.
Data Engineer datore di lavoro: PRADA
Lavorare per il Prada Group significa entrare a far parte di un ambiente creativo e internazionale, situato a Milano, dove la curiosità e la ricerca dell'eccellenza sono al centro della nostra cultura aziendale. Offriamo opportunità di crescita professionale in un contesto che valorizza il talento e la passione dei nostri dipendenti, promuovendo un ambiente di lavoro inclusivo e rispettoso, con pari opportunità per tutti.
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 PRADA
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di PRADA! 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.
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 PRADA. 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 PRADA. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso PRADA
✨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.
