In sintesi
- Mansioni: Progetta e sviluppa pipeline di dati per decisioni aziendali basate sui dati.
- Azienda: Leader globale nel settore automobilistico, innovativo e orientato alla trasformazione digitale.
- Benefit: Opportunità di crescita professionale, lavoro in team internazionale e ambiente dinamico.
- Altre informazioni: Ambiente collaborativo con opportunità di apprendimento continuo.
- Perché questo lavoro: Lavora su piattaforme dati critiche e contribuisci a casi d'uso reali e impattanti.
- Qualifiche: 5+ anni di esperienza in Data Engineering e competenze in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 180000 € per anno.
Stiamo cercando un Data Engineer per progettare, sviluppare e mantenere pipeline di dati robuste che consentano decisioni basate sui dati in tutta l'organizzazione. In questo ruolo, lavorerai in un ambiente globale e complesso, supportando aree aziendali chiave come la Supply Chain Globale. Collaborerai strettamente con Data Scientists, specialisti AI e team aziendali per garantire una consegna di dati affidabile, scalabile e di alta qualità.
Come Data Engineer, dovrai:
- Progettare, costruire, mantenere e ottimizzare pipeline di dati che raccolgono, elaborano e trasformano dati da più fonti in formati puliti e strutturati.
- Sviluppare modelli e trasformazioni di dati scalabili e pronti per la produzione utilizzando Snowflake e DBT.
- Garantire che i dati siano memorizzati, elaborati e consegnati in modo affidabile, coerente ed efficiente.
- Implementare controlli di qualità dei dati e processi di validazione per garantire l'accuratezza e l'integrità dei dati.
- Collaborare con i team Data & AI per supportare analisi e iniziative avanzate sui dati.
- Contribuire al miglioramento continuo degli standard, degli strumenti e dei processi di ingegneria dei dati.
Chi sei
Sei un professionista proattivo e analitico che ama lavorare con dati e tecnologia in un ambiente collaborativo. Porti con te:
- Oltre 5 anni di esperienza in Data Engineering o ruoli simili.
- Laurea in Ingegneria, Informatica o Programmazione (preferibile Master o PhD).
- Forti competenze di programmazione in Python e SQL.
- Esperienza con Snowflake e una solida comprensione di DBT.
- Conoscenza di base di DevOps e strumenti di orchestrazione (es. Git, CI/CD, Airflow).
- Esperienza nella progettazione e gestione di pipeline di dati in ambienti aziendali.
- Forti capacità di lavorare in modo indipendente e assumersi la responsabilità delle proprie attività.
- Una mentalità collaborativa e fiducia nel lavorare in un ambiente di team.
- La capacità di comunicare e spiegare argomenti tecnici a stakeholder non tecnici quando necessario.
Perché unirti a Stellantis
Fai parte di un leader automobilistico globale che guida la trasformazione digitale e dei dati. Lavora su piattaforme di dati critiche per il business su larga scala. Collabora con team internazionali in un ambiente dinamico e innovativo. Cresci la tua expertise tecnica contribuendo a casi d'uso reali e impattanti.
In Stellantis, valutiamo i candidati in base a qualifiche, merito e necessità aziendali. Accogliamo le candidature da persone di tutte le identità di genere, età, etnia, nazionalità, religione, orientamento sessuale e disabilità. Team diversificati ci permetteranno di soddisfare meglio le esigenze in evoluzione dei nostri clienti e prenderci cura del nostro futuro.
Data Engineer datore di lavoro: Stellantis
Stellantis è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro dinamico e innovativo dove i Data Engineer possono prosperare. Con opportunità di crescita professionale e la possibilità di collaborare con team internazionali su piattaforme dati critiche, i dipendenti possono sviluppare le proprie competenze tecniche mentre contribuiscono a progetti significativi. Inoltre, l'impegno dell'azienda per la diversità e l'inclusione crea una cultura lavorativa accogliente e stimolante.
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 Stellantis
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Stellantis! 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 Stellantis. 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 Stellantis. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Stellantis
✨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.
