I lavori di domani 06/01/2023

I lavori del Proptech, Stefano Francavilla real estate Data Engineer

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Stefano Francavilla, e' nato a San Giovanni Rotondo, Puglia. Laureato presso il Politecnico di Milano in Ingegneria Informatica, ha sempre avuto una grande passione per la tecnologia e l'imprenditoria. Durante gli studi universitari ha fondato la sua prima azienda grazie alla vincita di un concorso europeo indetto da Vodafone.

Ora vive a Dublino dove ha avuto l'opportunita' di lavorare in un fondo di investimento e contribuire alla creazione di un portafoglio di startups in forte crescita, che annovera un unicorno e una exit.

Guidato da un forte interesse per il Fintech/Prop Tech, nel 2018 ha fondato Geowox assieme ad altri due amici conosciuti a Dublino. Geowox ha raccolto finora più di €2M di investimento e lavorato con i più grandi istituti finanziari a livello nazionale ed internazionale.

Siti, app, libri e link utili

General:
- Sito Geowox
- Per saperne di piu' sui nostri investimenti
- Standard europeo per la valutazione statistica di immobili residenziali
- Studio del 2021 sul futuro dei modelli di valutazione immobiliare automatica

Costruire competenze sui dati, alcune tra le risorse più conosciute:
- Corsi gratuiti offerti da AWS
- Datacamp
- A Cloud Guru

Cosa offre Enterprise Ireland per chi ha intenzione di intraprendere la carriera imprenditoriale o early stage startups:
- Idea
- Prototipo
- Azienda

Ricerca lavoro:
- Startup
- Remote
- I libri da scegliere 


Data Engineer (Real Estate o altri settori)
Il ruolo del Data Engineer coinvolge un mix di competenze che vanno da una forte conoscenza tecnica, come linguaggi di programmazione come Python e SQL, fino a capacita' di gestione dei dati e infrastruttura.
Il Data Engineer e' responsabile del design, implementazione e scalabilità di una pipeline che permetta la raccolta, trasformazione e storage di dati. Questo processo puo' avvenire in real-time o in batch.
Le modalità con cui questi dati sono processati e "puliti" determinano la qualità di tutti gli step successivi, ad esempio la creazione di modelli di machine learning o analisi dei dati da parte di data scientists e analysts.

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