In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa pipeline di dati scalabili e ottimizza carichi di lavoro.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore Data Engineering e Analytics.
- Benefit: Smart working, progetti internazionali e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Contesto Agile con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e collabora in un ambiente dinamico.
- Qualifiche: Esperienza con Apache Spark, Scala, Python e servizi Azure.
La retribuzione prevista è compresa tra 82800 - 101200 € per anno.
Overview
In questo ruolo operi nel centro di competenza Data Engineering e Advanced Analytics per costruire architetture dati moderne.
Garantisci qualità di ingestione e trasformazione, promuovendo best practice su ambienti Cloud (Azure/AWS/GCP) all’interno dei team.
Progetti pipeline di dati scalabili, ottimizzi carichi di lavoro eguidi l’architettura Medallion (Bronze-Silver-Gold) e gestione Delta Lake.
Lavori con Data Scientist e Power BI per fornire set di dati ottimizzati.
- Retribuzione / Benefits
- smart working (stone policy)
- progetti nazionali ed internazionali
- opportunità di crescita professionale
- lavoro in contesto dinamico
- collaborazione cross-funzionale
- Responsabilità
- Progettare, sviluppare e implementare pipeline di dati scalabili e performanti
- Ottimizzare carichi di lavoro in collaborazione con Data Scientist e Data Architect
- Guidare il design dell’architettura Medallion e gestione Delta Lake
- Garantire sicurezza e governance dei dati (Unity Catalog)
- Collaborare in contesti Agile con MLflow e Power BI Developer
- Automazione e monitoraggio tramite Databricks Jobs e CI/CD
- Requisiti fondamentali
- Apache Spark
- Ecosistema Hadoop
- Scala e Python
- Almeno 2 anni di esperienza su servizi e tecnologie Azure (cloud-native)
- Ingestion (batch e streaming) ad alte performance e qualità del dato
- lavoro di squadra
- orientamento ai risultati
- problem solving
- Apache Spark (Py Spark, Spark SQL, Scala)
- Delta Lake
- Unity Catalog
Senior Databricks Data Engineer datore di lavoro: Sopra Steria
Sopra Steria è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente dinamico e stimolante per i professionisti della Supply Chain. Con sede ad Assago (MI), i dipendenti possono beneficiare di opportunità di crescita continua attraverso progetti nazionali e internazionali, oltre a un approccio flessibile al lavoro che include la possibilità di smart working. La cultura aziendale promuove il mentoring e lo sviluppo delle competenze, rendendo Sopra Steria un luogo ideale per chi cerca una carriera significativa e gratificante nel settore IT.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Databricks 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 Sopra Steria
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Sopra Steria! 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 Senior Databricks 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 Sopra Steria. 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 Sopra Steria. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Sopra Steria
✨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.
