In sintesi
- Mansioni: Analizza dati HR per fornire insights strategici e supportare decisioni aziendali.
- Azienda: Alfasigma, un'azienda farmaceutica innovativa con una cultura collaborativa.
- Benefit: Stipendio competitivo, benefit completi e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di carriera in un contesto multiculturale.
- Perché questo lavoro: Unisciti a un team all'avanguardia e contribuisci a plasmare il futuro dell'industria farmaceutica.
- Qualifiche: Laurea in Data Science o campi correlati e 4+ anni di esperienza in analisi dei dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 80000 - 100000 € per anno.
Scopo del lavoro: Questo ruolo è una posizione di analisi HR basata sui dati che applica analisi avanzate, metodi statistici e tecniche di data science per trasformare i dati sulla forza lavoro e sull'azienda in informazioni utili che supportano decisioni informate. È responsabile dello sviluppo, della manutenzione e del miglioramento dei modelli di dati, dei processi di reporting e dei flussi di dati, garantendo elevati standard di qualità, governance e integrazione dei dati tra i sistemi HR, IT, Finanza e Payroll.
Il ruolo contribuisce all'automazione, all'analisi predittiva e alle capacità di intelligenza della forza lavoro e collabora con stakeholder interfunzionali per supportare la pianificazione della forza lavoro, le previsioni e le performance organizzative attraverso informazioni basate sui dati.
Le tue responsabilità includono:
- Sviluppare e ottimizzare KPI, dashboard e soluzioni di reporting automatizzate, eseguendo analisi delle cause profonde e raccomandando miglioramenti ai processi per aumentare l'efficienza e la scalabilità.
- Applicare tecniche avanzate di analisi e intelligenza della forza lavoro per generare informazioni e supportare decisioni basate sui dati allineate con le priorità aziendali.
- Analizzare i dati della forza lavoro per identificare tendenze, rischi e opportunità, fornendo report significativi e informazioni che supportano la pianificazione della forza lavoro e le performance organizzative.
- Contribuire alle iniziative di trasformazione HR e collaborare con Finanza e altri stakeholder per supportare budgeting, previsioni, analisi dei costi e decisioni sugli investimenti nella forza lavoro.
- Mantenere e migliorare i modelli di dati HR, le strutture di reporting e i flussi di dati end-to-end, collaborando con HRIS, IT, Finanza e Payroll per supportare l'integrazione dei dati, l'accessibilità e l'affidabilità del reporting.
- Supportare la governance dei dati, la qualità, la riconciliazione e i processi di conformità per garantire dati sulla forza lavoro accurati, coerenti, sicuri e affidabili tra sistemi e report.
Chi sei: Laurea triennale o equivalente (Master un plus) in Data Science, Analytics, Statistica, Informatica, Business Analytics, MBA o campo correlato. Almeno 4 anni di esperienza progressiva in People Analytics, Data Science, Business Intelligence, People Analytics o Data Management. Esperienza nella progettazione e gestione dell'architettura dei dati aziendali e nell'implementazione di governance dei dati, framework di qualità dei dati, controlli di audit e requisiti di conformità normativa. Esperienza comprovata nella fornitura di analisi predittive, modelli di previsione, iniziative di automazione e dashboard che guidano i risultati aziendali. Esperienza nella collaborazione con HR, Finanza, IT e funzioni aziendali per influenzare decisioni strategiche e programmi di trasformazione.
Descrizione del profilo: Chi sei? 7+ anni di esperienza nelle Risorse Umane, con forte esposizione all'analisi HR. Esperienza nella pianificazione finanziaria, previsioni, budgeting e modellazione desiderata. Esperienza comprovata nella gestione di programmi e politiche globali per i dipendenti, inclusa la mobilità internazionale, in ambienti internazionali e organizzazioni a matrice. Laurea magistrale in Risorse Umane, Amministrazione Aziendale, Finanza o campo correlato.
Competenze e principali abilità: Capacità avanzate di analisi e reporting HR, inclusa esperienza con strumenti di reporting (ad es. SAP SuccessFactors, Power BI, Excel), competenze nella gestione del budget e analisi finanziaria, elevato livello di attenzione ai dettagli e accuratezza dei dati, esperienza nella gestione di programmi di benefici globali e framework di mobilità internazionale, esperienza nella gestione di fornitori e servizi globali, mentalità strategica con forte orientamento al business, abilità proattive e imprenditoriali, forti capacità di comunicazione e gestione degli stakeholder, capacità di operare in ambienti complessi e multiculturali.
Luogo: Milano o Bologna
Offriamo: Perché unirsi ad Alfasigma? In Alfasigma, promuoviamo una cultura in cui il coraggio di innovare è fondamentale per il nostro successo. Offriamo uno stipendio competitivo, vantaggi completi e ampie opportunità di crescita e sviluppo professionale. Il nostro impegno verso le persone e i pazienti è al centro di tutto ciò che facciamo. Valutiamo la diversità e accogliamo individui con prospettive ed esperienze uniche. Crediamo che l'apertura mentale, la collaborazione e una passione condivisa per l'innovazione siano essenziali per raggiungere progressi significativi. Unisciti ad Alfasigma e diventa parte di un team lungimirante dedicato a plasmare il futuro dell'industria farmaceutica.
Sr Specialist, Workforce Analytics & Data Science datore di lavoro: Alfasigma
Alfasigma è un datore di lavoro eccezionale che promuove una cultura dell'innovazione e della collaborazione, offrendo un ambiente stimolante a Milano o Bologna. Con un pacchetto retributivo competitivo e opportunità di crescita professionale, i dipendenti possono sviluppare le proprie competenze in un contesto diversificato e inclusivo, contribuendo a progetti significativi nel settore farmaceutico. La nostra dedizione alla qualità dei dati e all'analisi delle risorse umane garantisce che ogni membro del team possa avere un impatto reale sulle decisioni aziendali strategiche.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Sr Specialist, Workforce Analytics & Data Science
✨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 Alfasigma
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Alfasigma! 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 Sr Specialist, Workforce Analytics & Data Science
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 Alfasigma. 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 Alfasigma. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Alfasigma
✨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.
