In sintesi
- Mansioni: Riprogetta l'architettura dati e costruisci pipeline per un motore di ricerca innovativo.
- Azienda: Yuno AI, startup in crescita nel settore M&A.
- Benefit: Retribuzione competitiva, stock options e buoni pasto.
- Altre informazioni: Ambiente di lavoro ibrido con ottime opportunità di crescita.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza in un team dinamico e in espansione.
- Qualifiche: Esperienza nella progettazione di architetture dati e pipeline ETL/ELT.
La retribuzione prevista è compresa tra 50000 - 70000 € per anno.
Azienda: Yuno AI
Sviluppiamo un motore di ricerca per il mercato M&A che aiuta advisory boutique, banche d’affari e fondi a individuare e valutare aziende target.
Il nostro database copre già Italia, Germania e Francia, con decine di milioni di aziende e una roadmap di espansione europea.
Siamo un team di 4 persone in forte crescita.
IL RUOLO
Riprogetterai da zero l’architettura dati del prodotto, costruendo pipeline, data warehouse e monitoraggio dell’infrastruttura. È la figura tecnica più critica del team, con impatto diretto sulla scalabilità del prodotto.
- COSA FARAI
- Progetterai da zero l’architettura dati a supporto di un database di decine di milioni di aziende.
- Costruirai pipeline ETL/ELT e staging tables per l’ingestione e la trasformazione dei dati.
- Definirai e implementerai il data warehouse su tecnologie cloud (Snowflake, Big Query o equivalenti).
- Imposterai il monitoraggio dell’infrastruttura dati per garantirne affidabilità e qualità.
- Lavorerai a stretto contatto con il co-founder tecnico e con il team di sviluppo per far evolvere la piattaforma.
- CONTESTO TECNICO
- Sistema: piattaforma dati a supporto di un motore di ricerca su decine di milioni di record aziendali.
- Strumenti principali: data warehouse cloud (Snowflake, Big Query o equivalenti), pipeline ETL/ELT.
- Ambiente operativo: startup early-stage, architettura da ricostruire integralmente.
- Vincoli distintivi: gestione di dati non strutturati e semi-strutturati a scala.
- CHI CERCHIAMO
- REQUISITI ESSENZIALI
- Esperienza consolidata nella progettazione di architetture dati da zero.
- Esperienza con data warehouse cloud (Snowflake, Big Query o equivalenti).
- Esperienza nella costruzione di pipeline ETL/ELT e staging tables.
- Esperienza nella gestione di dati non strutturati e semi-strutturati a scala (decine di milioni di record).
- Inglese fluente.
- REQUISITI PREFERENZIALI
- Laurea in ingegneria informatica o disciplina affine.
- Provenienza da startup o contesti con architettura dati costruita da zero.
- Domain knowledge in ambito finanziario o M&A.
- COSA OFFRIAMO
- Sede: Milano.
- Modalità di lavoro: ibrido, circa 2 giorni a settimana in sede a Milano.
- Contratto: dipendente o Partita IVA.
- Pacchetto retributivo: RAL 50–70k€ + stock options + buoni pasto 7€/giorno.
Senior Data Infrastructure Engineer datore di lavoro: Stema
Yuno AI è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente dinamico e innovativo nel cuore di Milano. Con un team in forte crescita, i dipendenti hanno l'opportunità di lavorare su progetti significativi che influenzano direttamente la scalabilità del prodotto, mentre beneficiano di un pacchetto retributivo competitivo e di modalità di lavoro ibride. La cultura aziendale promuove la collaborazione e la crescita professionale, rendendo Yuno AI un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante nel settore della tecnologia dei dati.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Infrastructure 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 Stema
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Stema! 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 Data Infrastructure 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 Stema. 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 Stema. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Stema
✨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.
