In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa soluzioni innovative di Customer Data Engineering e Advanced Analytics.
- Azienda: Unisciti a PwC, leader nel settore con un ambiente collaborativo e stimolante.
- Benefit: Salario competitivo, buoni pasto, assicurazione sanitaria e programmi di benessere.
- Altre informazioni: Opportunità di crescita professionale in un contesto internazionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti all'avanguardia e fai la differenza nel mondo dei dati.
- Qualifiche: Competenze in SQL, Python e conoscenze di Data Engineering.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 150000 € per anno.
Trasforma le tue aspirazioni professionali in una storia di successo, entra in PwC come: Ti unirai al gruppo Customer di PwC su sfidanti progetti di Customer Data Engineering, Customer Advance Analytics e Generative AI in ambito Consumer Markets, Financial Services, Energy&Utilities e Telco&Media, per supportare le organizzazioni nel valorizzare il patrimonio informativo sui propri Clienti e Consumatori finali, utilizzando i dati a disposizione per sviluppare soluzioni innovative basate su moderne piattaforme dati in cloud.
Grazie all’accesso alle vaste competenze del nostro network internazionale, potrai dare spazio alle tue idee e applicare su progettualità concrete le tue conoscenze tecniche e analitiche, fornendo il tuo contributo innovativo nella progettazione e realizzazione di soluzioni data-driven. Ti sarà inoltre richiesto di mettere in campo competenze trasversali per supportare la gestione end-to-end dei progetti, dalla raccolta dei requisiti fino al rilascio delle soluzioni in esercizio.
Responsabilità- Disegno, sviluppo, test e monitoraggio di processi ETL/ELT per l’ingestione, trasformazione e integrazione di dati provenienti da fonti eterogenee;
- Progettazione e implementazione di data pipeline e soluzioni di Data Engineering in ambienti cloud, come GCP ed Azure, con particolare focus su Databricks, a supporto di soluzioni di Marketing e CRM;
- Modellazione, gestione e ottimizzazione di dati strutturati e non strutturati, al fine di supportare use case analitici, di reporting e di Advanced Analytics;
- Sviluppo e manutenzione di architetture dati scalabili, affidabili ed efficienti, contribuendo all’evoluzione di moderne piattaforme dati a supporto del business;
- Monitoraggio delle performance, della qualità e della disponibilità dei flussi dati, attraverso attività di troubleshooting, ottimizzazione e manutenzione evolutiva;
- Raccolta dei requisiti progettuali a diretto contatto con il cliente per il disegno e l’elaborazione di soluzioni data-driven;
- Utilizzo di linguaggi e strumenti di programmazione per lo sviluppo delle soluzioni, con particolare riferimento a SQL e Python e, preferibilmente, framework distribuiti come Spark.
Per questa opportunità è previsto un inserimento con contratto al: 3° livello CCNL Commercio (28.000€-30.000€) per candidati senza esperienza o esperienza minima 2° livello CCNL Commercio (31.500€-32.500€) per candidati con comprovata esperienza nel ruolo. L'offerta finale sarà definita anche in base alla valutazione delle tue competenze ed esperienze pregresse.
Entrare in PwC significa anche poter contare su un ecosistema di iniziative e benefit pensati per supportare benessere, crescita e work-life integration. Il pacchetto include:
- Buoni pasto del valore di 8€
- Assicurazione sanitaria integrativa, estendibile ai familiari
- Piano welfare dedicato
- Programmi e iniziative di wellbeing
- Convenzioni
Customer Data Engineer - Milano datore di lavoro: PricewaterhouseCoopers International
PwC è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante a Milano dove i professionisti possono crescere e sviluppare le proprie competenze nel campo del Customer Data Engineering. Con accesso a progetti innovativi e un forte focus sul benessere dei dipendenti, PwC promuove una cultura di collaborazione e supporto, garantendo opportunità di crescita personale e professionale attraverso programmi di formazione e benefit competitivi.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di PricewaterhouseCoopers International
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Customer Data Engineer - Milano
✨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 PricewaterhouseCoopers International
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di PricewaterhouseCoopers International! 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 Customer Data Engineer - Milano
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 PricewaterhouseCoopers International. 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 PricewaterhouseCoopers International. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso PricewaterhouseCoopers International
✨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.
