In sintesi
- Mansioni: Progetta e realizza prodotti dati scalabili per oltre 60 marchi.
- Azienda: Piattaforma dati centrale con un ambiente innovativo e collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di mentoring e sviluppo professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti trasformativi e guida il valore aziendale con i dati.
- Qualifiche: 7+ anni in ingegneria dei dati e laurea avanzata in informatica o STEM.
La retribuzione prevista è compresa tra 121500 - 148500 € per anno.
Overview
As a Senior Data Engineer in Central Data Platform, you build and govern a scalable data ecosystem that delivers a 360-degree view of customers across 60+ brands.
You will design high-value data products and data architectures that serve BI, operations, and AI initiatives.
This is a cross-brand role, enabling trustworthy data as the single source of truth.
You’ll collaborate with Analytics, ML, and AI teams to drive measurable business value and transformative insights.
- Responsabilità
- Design and deliver scalable data products providing a unified source of truth across 60+ brands
- Build and optimize ETL/ELT pipelines for large-scale structured and unstructured data
- Lead secure, cost-efficient data architecture design and enforce best practices in modeling, orchestration, and observability
- Implement data governance with lineage, metadata management, and quality controls for a reliable semantic layer
- Collaborate with Analytics, ML, and AI teams to translate business needs into technical solutions
- Tune data pipelines for peak performance focusing on indexing, query optimization, and schema evolution
- Mentor junior engineers and foster a culture of technical excellence
- Requisiti fondamentali
- 7+ years in data engineering or data management
- Advanced degree (Masters or Ph D) in Computer Science, STEM, or related quantitative field
- Proven track record deploying high-performance data solutions with measurable business value
- Deep hands-on experience with Databricks (Py Spark, Delta Lake, Unity Catalog) or equivalent table formats
- Expert-level SQL with optimization and data modeling skills (Dimensional, Star Schema, Snowflake)
- Proficiency in at least one cloud provider (AWS, Azure) and modern orchestration tools (Airflow, dbt)
- Strong Dev Ops/Engineering skills (Docker, Kubernetes) and CI/CD with Git Lab or Git Hub
- Experience with data versioning, schema evolution, and distributed metadata management
- Strategic thinking
- Effective communication with non-technical stakeholders
- Problem-solving under fast-paced, multi-workstream environments
- Databricks (Py Spark, Delta Lake, Unity Catalog)
- Advanced SQL and data modeling (Dimensional, Star Schema, Snowflake)
- Cloud platforms (AWS, Azure)
Data Engineer (Senior) datore di lavoro: team.blue
Lavorare come Senior Data Engineer nella nostra Central Data Platform offre un'opportunità unica di contribuire a un ecosistema dati scalabile che supporta oltre 60 marchi. La nostra cultura aziendale promuove la collaborazione tra team di Analytics, ML e AI, garantendo un ambiente stimolante per la crescita professionale e l'innovazione. Offriamo opportunità di mentoring, un forte focus sulla qualità dei dati e l'accesso a tecnologie all'avanguardia, rendendo il nostro ambiente di lavoro ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Engineer (Senior)
✨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 team.blue
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di team.blue! 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 (Senior)
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 team.blue. 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 team.blue. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso team.blue
✨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.
