In sintesi
- Mansioni: Analizza e interpreta grandi volumi di dati per ottimizzare processi aziendali.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore della tecnologia e dei dati.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e ambiente dinamico.
- Altre informazioni: Ambiente collaborativo con possibilità di lavorare su progetti all'avanguardia.
- Perché questo lavoro: Lavora con dati reali e contribuisci a progetti che fanno la differenza.
- Qualifiche: Esperienza di almeno due anni in analisi dei dati e conoscenza di Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 65000 - 85000 € per anno.
Il/La candidato/a entrerà a far parte della Divisione Tecnologica AIDa S (Artificial Intelligence & Data Science di aizo On).
Opererà presso un importante cliente del settore Transportation.
Svolgerà attività di analisi ed interpretazione di grosse moli di dati, reporting ed implementazione dashboard con l'obiettivo di identificare e prevedere trend, pattern, anomalie ed opportunità di ottimizzazione di processi aziendali, a stretto contatto con referenti di Business e di Mercato.
In particolare si occuperà di
- esecuzione di analisi descrittive e comparative
- implementazione di processi ETL a partire da dati provenienti da fonti diverse
- progettazione di dashboard e di report
- implementazione di KPI
- sviluppo di componenti algoritmiche
- gestione dell'interazione con utenti/referenti di Business
- Almeno due anni di esperienza pregressa nel ruolo
- Ottima conoscenza della lingua inglese
- Conoscenza ed esperienza di utilizzo della piattaforma Databricks
- Padronanza nell'utilizzo di Qlik Sense
- Conoscenza di linguaggi di programmazione (es. Python, SQL)
- #J-18808-Ljbffr
Data Analytics Specialist datore di lavoro: Aizoon
AizoOn è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo all'interno della Divisione Tecnologica AIDaS. I dipendenti hanno accesso a opportunità di crescita professionale e formazione continua, lavorando su progetti innovativi nel settore dei trasporti. Inoltre, la cultura aziendale promuove la diversità e l'inclusione, rendendo ogni giorno un'opportunità per contribuire a soluzioni significative e all'avanguardia.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analytics Specialist
✨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 Aizoon
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Aizoon! 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 Analytics Specialist
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 Aizoon. 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 Aizoon. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Aizoon
✨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.
