In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e gestisci un ecosistema dati centrale per massimizzare il valore strategico.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore dei dati con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Salario competitivo, benefit sanitari e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Trasforma i dati grezzi in soluzioni intelligenti che impattano il business.
- Qualifiche: 7+ anni di esperienza in ingegneria dei dati e competenze tecniche avanzate.
Posizione panoramica: Come Senior Data Engineer, svilupperai e manterrai il nostro ecosistema dati centrale, assicurando di estrarre il massimo valore strategico dai nostri asset dati globali. Sarai responsabile della costruzione, scalabilità e governance di prodotti dati ad alto valore che fungono da "unica fonte di verità" per team.blue e i suoi oltre 60 sub-brand. Questo ruolo è fondamentale nella trasformazione dei dati grezzi in un sofisticato strato semantico che alimenta l'intelligence aziendale, l'efficienza operativa e iniziative AI all'avanguardia.
Responsabilità chiave:
- Innovazione del prodotto dati: Progettare e fornire prodotti dati di alta qualità e scalabili che forniscano una fonte unificata di verità attraverso un complesso ecosistema di oltre 60 sub-brand globali.
- Ingegneria dei pipeline: Costruire e ottimizzare robusti pipeline ETL/ELT per ingerire e trasformare enormi volumi di dati strutturati e non strutturati, garantendo alta disponibilità e bassa latenza per i consumatori downstream.
- Leadership architettonica: Guidare la progettazione di architetture dati sicure ed efficienti in termini di costi. Stabilire e far rispettare le migliori pratiche nella modellazione dei dati, orchestrazione e osservabilità.
- Governance e integrità: Implementare rigorosi framework di governance dei dati, inclusi tracciamento della provenienza, gestione dei metadati e controlli di qualità per garantire uno strato semantico affidabile per casi d'uso AI e ML.
- Collaborazione interfunzionale: Agire come un "partner strategico" per i team di Analytics, ML e AI, traducendo requisiti aziendali complessi in soluzioni tecniche ad alte prestazioni.
- Ottimizzazione della piattaforma: Gestire e ottimizzare le piattaforme dati per prestazioni ottimali, concentrandosi su strategie di indicizzazione, ottimizzazione delle query e evoluzione dello schema.
- Mentorship: Elevare l'expertise collettiva del team di ingegneria mentoreando membri junior e promuovendo una cultura di eccellenza tecnica.
Le tue forze:
- Pensatore strategico: Non ti limiti a eseguire; guidi progetti dall'ideazione alla soluzione attuabile, bilanciando il debito tecnico con una rapida consegna.
- Comunicatore efficace: Possiedi la capacità di tradurre concetti tecnici complessi in chiaro valore aziendale per stakeholder non tecnici.
- Problem solver: Prosperi in ambienti frenetici, gestendo più flussi di lavoro prioritari con meticolosa attenzione ai dettagli.
Competenze tecniche richieste:
- Ecosistema core: Esperienza pratica approfondita con Databricks (PySpark, Delta Lake, Unity Catalog).
- SQL avanzato e modellazione: Competenze SQL a livello esperto (ottimizzazione, indicizzazione) e padronanza delle tecniche di modellazione dei dati (Dimensionale, Star Schema, Snowflake).
- Cloud e stack dati moderni: Competenza in almeno un fornitore cloud principale (AWS, GCP, ecc.) e strumenti di orchestrazione moderni come Airflow o dbt.
- Diversità dei database: Esperienza comprovata nella gestione dei dati su varie piattaforme RDBMS (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, ecc.).
- DevOps e ingegneria: Forte padronanza di Docker/Kubernetes e impegno nelle migliori pratiche CI/CD.
- Governance: Esperienza con versioning dei dati, evoluzione dello schema e gestione distribuita dei metadati.
Istruzione ed esperienza lavorativa:
- Esperienza: Oltre 7 anni di esperienza professionale in ingegneria dei dati o gestione dei dati, preferibilmente in un settore ad alta crescita o multi-brand.
- Istruzione: Laurea avanzata (Master o PhD) in Informatica, STEM o un campo quantitativo correlato.
- Track Record: Una storia dimostrabile di implementazione di soluzioni dati stabili e ad alte prestazioni che generano valore aziendale misurabile.
Diritto al lavoro: In qualsiasi fase, si prega di essere pronti a fornire prova di idoneità al lavoro nel paese per cui si sta facendo domanda. Sfortunatamente, non siamo in grado di supportare pacchetti di trasferimento o visti di sponsorizzazione.
Senior Data Engineer datore di lavoro: team.blue
Lavorare come Senior Data Engineer in team.blue significa unirsi a un ambiente innovativo e stimolante, dove la tua esperienza contribuirà a plasmare l'ecosistema dati di oltre 60 marchi globali. Offriamo un'ottima cultura lavorativa che promuove la crescita professionale attraverso opportunità di mentorship e collaborazione cross-funzionale, insieme a vantaggi competitivi come flessibilità lavorativa e un forte focus sull'eccellenza tecnica. Qui, il tuo lavoro avrà un impatto diretto sulla trasformazione dei dati in soluzioni strategiche, rendendo ogni giorno significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior 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 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.
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.
