Customer Data Engineer - Cloud Data Pipelines & AI

Customer Data Engineer - Cloud Data Pipelines & AI

Full-Time 80000 - 100000 € / anno (stimato) Smart working non possibile
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In sintesi

  • Mansioni: Progetta soluzioni data-driven e gestisci progetti di Data Engineering e Advanced Analytics.
  • Azienda: PwC, leader nel settore con team internazionali e innovativi.
  • Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e lavoro in un ambiente stimolante.
  • Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
  • Perché questo lavoro: Lavora con dati reali e tecnologie all'avanguardia per fare la differenza.
  • Qualifiche: Competenze in SQL, Python e Spark, con esperienza in ETL/ELT.

La retribuzione prevista è compresa tra 80000 - 100000 € per anno.

Pw C cerca un Customer Data Engineer per supportare progetti di Data Engineering e Advanced Analytics nel contesto consumer, financial services ed energy & utilities.

Lavora in team internazionali per valorizzare i dati cliente, progettando soluzioni data-driven su moderne piattaforme cloud.

Partecipa all’intero ciclo di vita di progetti, dalla raccolta requisiti al rilascio operativo, con focus su ETL/ELT, data pipelines e tecnologie come SQL, Python e Spark.

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Customer Data Engineer - Cloud Data Pipelines & AI datore di lavoro: PwC South Africa

PwC è un datore di lavoro eccezionale che offre un ambiente di lavoro collaborativo e innovativo, dove i dipendenti possono crescere professionalmente attraverso progetti stimolanti nel campo del Data Engineering e dell'Advanced Analytics. Con opportunità di formazione continua e la possibilità di lavorare in team internazionali, i nostri dipendenti sono incoraggiati a sviluppare le proprie competenze in un contesto dinamico e orientato ai risultati, contribuendo a soluzioni data-driven su piattaforme cloud all'avanguardia.

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Dettagli di contatto:

Team di recruiting di PwC South Africa

Consigli degli esperti StudySmarter🤫

Ecco come pensiamo che potresti ottenere Customer Data Engineer - Cloud Data Pipelines & AI

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 PwC South Africa

Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di PwC South Africa! 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 - Cloud Data Pipelines & AI

Python
SQL
Data Pipeline Development
Data Engineering
API Integration
Problem-Solving Skills
ETL/ELT Processes

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 PwC South Africa. 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 PwC South Africa. Mostra loro come pensi e come apprendi!

Come prepararti a un colloquio di lavoro presso PwC South Africa

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.