In sintesi
- Mansioni: Costruisci pipeline di dati e risolvi sfide complesse nel marketplace digitale.
- Azienda: Azienda tech innovativa con un ambiente di lavoro inclusivo e dinamico.
- Benefit: Salario competitivo, lavoro ibrido, opportunità di apprendimento e eventi di team.
- Altre informazioni: Ambiente stimolante con ottime opportunità di carriera e flessibilità lavorativa.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai la differenza in un'azienda in crescita.
- Qualifiche: Esperienza in pipeline di dati e tecnologie big data come Spark e Kafka.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 150000 € per anno.
Who We Look For
We are looking for a Data Engineer to join our Engineering team in Europe.
In this role, you will be a key player in building the next generation of our digital shopping marketplace.
You’ll work with massive datasets and cutting‑edge technologies like Spark, Kafka, and AWS to ingest, process, and distribute data at scale.
We need someone who doesn't just \"move data\" but treats data infrastructure as a product, enabling Data Scientists and Analysts to make informed, high‑impact decisions.
If you are passionate about data‑driven culture and eager to solve complex retail challenges, you’re in the right place!
What You Will Do
- Join a team of talented data engineers who use cutting‑edge big data technologies to solve impactful business problems.
- Work directly with Engineering, Data Science & Data Analysts teams to create both real‑time streaming and batch data pipelines that power data‑driven decisions across the organization.
- Improve and maintain our data warehousing solutions and deliver trusted and easy‑to‑use datasets to both internal & external stakeholders.
- Participate in design discussions with other team members and find innovative solutions to new and existing business problems.
- Develop and enhance continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipelines for the team.
- Explore new technology options for data processing, storage, and share them with the team.
- Develop tools and contribute to internal & open source projects wherever possible.
- What You Will Need
- Bachelor’s degree in Computer Science/Engineering or equivalent.
- 2+ years of work experience in building data pipelines ingesting and transforming large data sets.
- 2+ years of work experience in big data technologies such as Spark, Kafka, Airflow, etc.
- Work experience in one or more general purpose programming languages, preferably Scala, Python.
- Track record of shipping quality code and delivering high quality features.
- You are passionate about data and driving a data‑driven culture in the organization.
- Nice To Have
- Hands‑on experience with AWS ecosystem and Databricks.
- Prior experience working in a distributed, global team across time zones.
- Salary Range
€40,000 – €45,000 fixed gross salary per year.
Location
While we have offices in Milan, Barcelona and Sofia, you can benefit from our flexible hybrid model, empowering you to work where you’re most effective in Europe.
Full remote available.
Benefits
- An opportunity to thrive in a rapidly scaling multinational company.
- A vibrant, informal, and inclusive work environment.
- We champion autonomy, flexibility, and a hybrid work model, empowering you to own your work.
- Access to learning opportunities and regular feedback sessions.
- Enjoy our central, modern offices featuring fresh snacks, coffee (including vegan options!), and ergonomic setups.
- Engage in meaningful team events: offsites, happy hours, company parties and celebrations that unite us beyond daily tasks.
- We provide all the necessary equipment for you to work effectively and set up your workspace, wherever you are.
- Benefit from additional country‑specific advantages based on local contracts and practices.
We value diversity and actively encourage it — we believe a variety of perspectives and backgrounds makes us stronger.
If this role excites you and you believe you could grow into it — even if you don’t tick every single box in the requirements — we’d love to hear from you!
- Affiliates shall mean any entity that directly or indirectly controls, is controlled by or is under common control with Shop Fully Sp A and its Affiliates' subsidiaries, meaning any entity which is directly or indirectly controlled by the Affiliates.
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer datore di lavoro: Shopfully
Unisciti a noi come Data Engineer e scopri un ambiente di lavoro vibrante e inclusivo, dove la tua passione per i dati sarà valorizzata. Offriamo opportunità di crescita professionale in una multinazionale in rapida espansione, con un modello di lavoro ibrido che ti consente di lavorare da dove sei più efficace in Europa. Approfitta di eventi significativi di team building e di un ambiente informale che promuove l'autonomia e la flessibilità.
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 Shopfully
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Shopfully! 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 Shopfully. 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 Shopfully. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Shopfully
✨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.
