In sintesi
- Mansioni: Gestisci e migliora l'infrastruttura della Data Platform per progetti di ML scalabili.
- Azienda: Fintech europea in rapida crescita con un ambiente di lavoro autonomo.
- Benefit: Pacchetto retributivo competitivo, buoni pasto e rimborso trasporti pubblici.
- Altre informazioni: Opportunità di carriera personalizzate in un ambiente inclusivo.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e guida iniziative innovative nel settore dei dati.
- Qualifiche: 4+ anni di esperienza in ingegneria software o dati, competenze in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 110000 € per anno.
Overview
Join Qonto as a Data Engineer at the intersection of Data Platform and AI to enable scalable ML and data projects for 600k+ customers.
You will own and evolve the Data Platform infrastructure (Airflow, Kubernetes, AWS) to ensure stability and scalability, and partner with the AI Product team to operationalize models.
You will lead cross-team initiatives and uphold engineering excellence with strong Python code and design reviews.
The role sits in a mature, high-autonomy environment in a fast-growing European fintech, offering a modern cloud-native stack and opportunities to drive impact.
- Retribuzione / Benefits
- tailor-made career track
- inclusive work environment
- offices in Paris, Berlin, Milan, Barcelona, Belgrade
- competitive salary package
- meal vouchers
- Public transportation reimbursement (part or global)
- Responsabilità
- Set up, manage and maintain Data Platform infrastructure (Airflow, Kubernetes, AWS) for stability and scalability
- Collaborate with AI Products to operationalize ML models and tools
- Lead cross-team initiatives spanning Platform and AI teams
- Review design decisions and enforce high Python code quality; contribute to engineering practices
- Requisiti fondamentali
- 4+ years in Software or Data Engineering with focus on platform/infrastructure
- Proficient in Python; Java a plus
- Strong SQL and Kubernetes experience in cloud-native AWS environment
- Hands-on experience with Airflow, CI/CD, and infrastructure-as-code
- strong communication
- cross-functional collaboration
- autonomy
- Python
- SQL
- Kubernetes
Data Platform Engineer in Pavia datore di lavoro: Qonto
Qonto è un datore di lavoro eccezionale che promuove una cultura inclusiva e diversificata, con oltre 80 nazionalità e un forte impegno per la parità di genere. Offriamo opportunità di crescita professionale attraverso programmi di mentoring e l'accesso illimitato a strumenti AI, permettendo ai dipendenti di sperimentare e innovare. Lavorando come Principal Backend Engineer, avrai la possibilità di affrontare sfide tecniche complesse e avere un impatto diretto su milioni di clienti, in un ambiente stimolante e in rapida crescita.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Platform Engineer in Pavia
✨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 Qonto
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Qonto! 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 Platform Engineer in Pavia
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 Qonto. 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 Qonto. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Qonto
✨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.
