In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e ottimizza piattaforme dati con tecnologie all'avanguardia.
- Azienda: Zanichelli Editore, leader nel mercato dei libri scolastici in Italia.
- Benefit: Contratto a tempo indeterminato, stipendio competitivo e smart working.
- Altre informazioni: Ambiente stimolante con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nell'innovazione educativa e guida il cambiamento tecnologico.
- Qualifiche: Esperienza consolidata in Data Engineering e competenze in cloud e ML.
La retribuzione prevista è compresa tra 45000 - 55000 € per anno.
L’azienda e il team
Zanichelli Editore S. p.
A. è azienda leader nel mercato italiano dei libri scolastici, con una forte attenzione alla qualità e all’innovazione.
La nostra offerta digitale copre un’ampia gamma di risorse e strumenti Ed
Tech: e-reader con IA integrata, libri elettronici accessibili, generazione automatica di esercizi e prove, tutor di scrittura, ricerca online avanzata, progettazione di mappe concettuali, siti web dei libri ricchi di contenuti, e molti altri.
Il nostro team
Dati & IA , componente fondamentale della struttura Innovazione insieme ai team Sviluppo Applicazioni Digitali e Divisione Media Digitali, supporta l’intera azienda nell’acquisizione ed elaborazione dei dati, nell’analitica avanzata, nella business intelligence e nell’implementazione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale.
Il tutto in un percorso di continuo miglioramento dei processi, modernizzazione dell’infrastruttura e consolidamento della governance.
Il contributo del team è determinante nei processi decisionali dell’azienda e nell’evoluzione dei principali prodotti dell’ecosistema digitale Zanichelli.
Il ruolo
Cerchiamo una figura
Senior per l’unità di Data Engineering del team Dati & IA, con esperienza consolidata nel ruolo, che ci accompagni nelle iniziative di modernizzazione della piattaforma dati, ottimizzazione dell’architettura, integrazione di strumenti di osservabilità , MLOps sui modelli LLM e ML in produzione, e messa in esercizio sul cloud dei prodotti sviluppati dal team — sempre garantendo elevati standard di affidabilità , qualità e sicurezza.
L’unità di Data Engineering è oggi composta da due Data Engineer con diversi anni di esperienza in azienda.
La persona che entrerà come Senior sarà un punto di riferimento tecnico per l’unità , con un ruolo attivo di mentorship e di guida nell’adozione e nell’implementazione a livello professionale di processi, metodologie, piattaforme e strumenti allo stato dell’arte.
- Responsabilità principali
- Valutazione, modernizzazione e manutenzione della piattaforma dati
- Progettazione, implementazione e documentazione di flussi dati
- Migrazione di risorse verso il cloud (AWS, secondariamente GCP)
- Gestione del data lake e modellazione dei dati (dbt su Athena)
- Deploy in produzione dei sistemi sviluppati dalle altre unità del team Dati & IA
- Test, monitoraggio e aggiornamento in produzione dei modelli LLM e ML
- Implementazione di sistemi di osservabilità di dati e risorse, con alerting su Slack e dashboard interne
- Contributo alla data governance e alla data quality aziendale, garantendo integrità , affidabilità e conformità (GDPR by design)
- Definizione e scoping di progetti di Data Engineering end-to-end
- Guida e mentorship tecnica ai membri dell’unitÃ
Competenze tecniche
Esperienza hands-on con la nostra stack o con equivalenti riconosciuti:
- Orchestrazione di pipeline dati: Dagster, Prefect, Airflow
- Trasformazione dati: dbt, pandas, Py Spark
- Database, data warehouse e query engine: Amazon Athena, Amazon RDS Postgre SQL, Oracle; esperienza su Redshift o Big Query costituisce un plus
- Infrastructure as Code e container: Terraform, Docker, orchestrazione su AWS ECS
- CI/CD: Bitbucket Pipelines, Jenkins, oppure esperienza equivalente su Git Hub Actions o Git Lab CI
- API e servizi backend: Fast API, Flask
- Testing e qualità del codice: suite di test unit / integration / end-to-end, linting e formatting
- BI e reporting: familiarità con Apache Superset, SAP Business Objects, Metabase o simili
- Costituiscono Un Valore Aggiunto
- Conoscenza di LLM, prompt engineering, architetture di agenti, sistemi RAG
- Uso frequente di Claude Code o strumenti di AI coding equivalenti
- Sensibilità alla sicurezza in ambito cloud (IAM, gestione delle credenziali, principio del minimo privilegio)
- Cosa offriamo
- Un ambiente di lavoro amichevole e stimolante, con ritmi che rispettano il bilanciamento tra vita lavorativa e privata
- Un percorso di crescita tecnico-professionale basato sulla formazione on the job, coerente con le aspirazioni personali e con gli obiettivi aziendali
- Contratto a tempo indeterminato presso la sede di Bologna
- Retribuzione annua lorda compresa tra € 45.000 e € 55.000.
Il pacchetto retributivo resta comunque flessibile e commisurato alle reali competenze emerse durante il processo di selezione e alla capacità del candidato di portare valore aggiunto immediato al team
- Inquadramento in livello 1 del C. C. N. L. per i dipendenti delle aziende grafiche, editoriali, digitali ed affini
- Smart working in conformità con la policy aziendale
- Una posizione privilegiata per osservare e influenzare le trasformazioni tecnologiche nel mondo della scuola e dell’universitÃ
Senior Data Engineer datore di lavoro: Zanichelli editore S.p.A
Zanichelli Editore S.p.A. è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e amichevole a Bologna, dove il bilanciamento tra vita lavorativa e privata è una priorità . Con opportunità di crescita professionale attraverso la formazione on the job e un pacchetto retributivo flessibile, i membri del team Dati & IA possono contribuire attivamente all'innovazione nel settore dell'istruzione, influenzando le trasformazioni tecnologiche in modo significativo.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Zanichelli editore S.p.A
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 Zanichelli editore S.p.A
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Zanichelli editore S.p.A! 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 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 Zanichelli editore S.p.A. 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 Zanichelli editore S.p.A. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Zanichelli editore S.p.A
✨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 CuriositÃ
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.
