In sintesi
- Mansioni: Analizza e sviluppa soluzioni AI innovative per aziende leader a livello mondiale.
- Azienda: Accenture, un'azienda globale di consulenza con focus su Data & AI.
- Benefit: Retribuzione competitiva, smart working e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Modella il futuro del business con tecnologie all'avanguardia e impatto reale.
- Qualifiche: Laurea STEM e 2-5 anni di esperienza in soluzioni AI.
La retribuzione prevista è compresa tra 36907 - 46700 € per anno.
In Accenture, potrai portare la tua visione innovativa per reinventare interi settori di mercato, lavorando con le aziende più importanti a livello mondiale. Modella il futuro del business e della tecnologia sviluppando soluzioni all'avanguardia in grado di generare nuovo valore.
Entra a far parte del nostro network internazionale di talenti nel Reinvention Partner Industry & Enterprise in ambito AI and Data, all’interno del Centro di Eccellenza Advanced AI. Lavorerai con tecnologie innovative su progetti entusiasmanti, aiutando le aziende leader a livello mondiale a sviluppare le loro strategie IT. In particolare, potrai:
- Analizzare i requisiti di business dei clienti e tradurli in soluzioni algoritmiche;
- Sviluppare codice in Python utilizzando librerie e framework per la manipolazione e analisi dei dati;
- Contribuire allo sviluppo di soluzioni basate prevalentemente su Generative AI e Large Language Models;
- Gestire il ciclo di vita delle soluzioni dalla gestione e trasformazione dati tramite pipeline di ETL, sviluppo e validazione modelli (tramite definizione di test set, sfruttando librerie quali deepeval, ragas, quando possibile o codice custom) fino al deploy e monitoraggio in produzione su cloud a seconda dell’ambiente cliente;
- Garantire qualità dei dati in ingresso e performance delle soluzioni sviluppate.
La retribuzione prevista in Accenture viene definita sulla base di molteplici elementi di valutazione, tra cui – ad esempio - il ruolo ricoperto, il livello di seniority, il grado di responsabilità, le competenze professionali e l’esperienza maturata. Per la presente posizione, è previsto un livello di inquadramento B3 nel CCNL Metalmeccanico. La fascia di retribuzione annua lorda prevista è compresa tra 36.906,87€ e 46.700€.
Se condividi la nostra passione per la consulenza in ambito Data & AI e hai le seguenti caratteristiche, ti stiamo aspettando:
Required Qualifications- Esperienza professionale: da 2 a 5 anni di esperienza nello sviluppo di implementazione di soluzioni AI;
- Esperienza in modellazione e trasformazione del dato, strutture dati, sistemi di storage e partizionamento.
- Laurea magistrale in area STEM (Informatica, Ingegneria, Matematica, Fisica, Bioingegneria o simili).
- Esperienza nello sviluppo in Python per analisi e manipolazione dati (es. Pandas, Polars, NumPy, Matplotlib);
- Esperienza con tecniche di Machine Learning e Deep Learning;
- Esperienza nell’utilizzo di Large Language Models;
- Propensione all’uso di Coding Agents (e.g. Claude Code, Github Copilot, Codex).
- Esperienza nell’utilizzo di strumenti di versioning del codice (Git);
- Esperienza nell’utilizzo di database relazionali (SQL);
- Esperienza almeno basilare di strumenti di containerizzazione (Docker).
- Ottima capacità di lavorare in lingua italiana e inglese, sia scritta che parlata.
- Esperienza o conoscenza di use case LLM quali:
- Retrieval Augmented Generation (RAG);
- Summarization;
- Chatbot;
- Agents and MCP implementation.
Qualora il tuo percorso di selezione andasse a buon fine, avrai la possibilità di aderire all’Accordo di smart working, ove compatibile con l’attività svolta, e lavorare da remoto secondo quanto previsto dalle policy aziendali.
Accenture garantisce le pari opportunità.
Data Science Generative AI Consultant datore di lavoro: Accenture
Accenture è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e innovativo nel campo dell'AI e dei dati. I dipendenti possono beneficiare di opportunità di crescita professionale attraverso progetti all'avanguardia e collaborazioni con aziende leader a livello mondiale, il tutto in un contesto internazionale che promuove la diversità e l'inclusione. Inoltre, la possibilità di smart working rende Accenture un luogo ideale per chi cerca un equilibrio tra vita professionale e personale.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Science Generative AI Consultant
✨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 Accenture
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Accenture! 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 Science Generative AI Consultant
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 Accenture. 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 Accenture. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Accenture
✨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.
