In sintesi
- Mansioni: Analizza dati economici per migliorare l'esperienza di Prime Video e sviluppa innovazioni.
- Azienda: Amazon, leader nel settore dello streaming video con una cultura inclusiva.
- Benefit: Salario competitivo, assicurazione sanitaria, lavoro da remoto e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Unisciti a un team innovativo e fai la differenza nel mondo dello streaming.
- Qualifiche: PhD in economia e competenze in analisi dei dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 123750 - 151250 € per anno.
Prime Video è un servizio di streaming e download video che offre ai clienti Amazon la possibilità di noleggiare, acquistare o abbonarsi a un vasto catalogo di video. Inoltre, Prime Video offre una varietà di servizi di streaming sportivo dal vivo in diverse località.
Il team Economist di Prime Video è alla ricerca di un Economista per supportare la valutazione dei contenuti di PV. Come economista focalizzato su Prime Video, sarai responsabile della comprensione del valore che l'azienda crea per i nostri clienti e dello sviluppo di nuove innovazioni dirompenti per aumentare l'uso globale di Prime Video e il valore per i clienti. Questo ruolo richiede un individuo con forti competenze di modellazione quantitativa e la capacità di applicare metodi statistici/apprendimento automatico, modelli strutturali e metodi di design sperimentale a grandi quantità di dati a livello individuale.
Il candidato dovrebbe avere forti capacità comunicative, essere in grado di lavorare a stretto contatto con le parti interessate e tradurre i risultati basati sui dati in intuizioni praticabili. Il candidato ideale sarà un'autonomo a proprio agio con l'ambiguità, con una forte attenzione ai dettagli e la capacità di lavorare in un ambiente frenetico e in continua evoluzione.
Responsabilità principali:
- Costruire soluzioni analitiche scalabili utilizzando strumenti all'avanguardia basati su grandi dataset.
- Costruire modelli di inferenza causale, condurre analisi statistiche/apprendimento automatico o progettare esperimenti per misurare il valore dell'azienda e delle sue molteplici caratteristiche.
- Collaborare strettamente con partner di Business, Finanza, Scienza e Tecnologia per costruire prototipi e implementare soluzioni di produzione.
- Identificare in modo indipendente nuove opportunità per sfruttare intuizioni economiche e modelli nel business Video.
- Sviluppare ed eseguire piani di lavoro per prodotti dal concetto, prototipo alla produzione incorporando feedback da clienti, scienziati e leader aziendali.
- Scrivere sia documenti tecnici che documenti orientati al business per spiegare chiaramente concetti tecnici complessi a pubblici con background aziendali/scientifici diversi.
Requisiti di base:
- PhD in economia o equivalente.
Requisiti preferenziali:
- Esperienza in analisi e economia applicata.
- Esperienza nello sviluppo e nell'esecuzione di una visione analitica per risolvere problemi rilevanti per il business.
- Esperienza nella costruzione di modelli statistici utilizzando R, Python, STATA o un software correlato.
- Esperienza in industria, consulenza, governo o ricerca accademica.
Amazon è un datore di lavoro che offre pari opportunità e non discrimina sulla base dello stato di veterano protetto, disabilità o altro stato legalmente protetto.
Senior Economist, Prime Video datore di lavoro: Amazon
Amazon Italia Logistica S.R.L. è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente dinamico e innovativo dove i dipendenti possono crescere professionalmente e contribuire a progetti significativi. Con un forte focus sulla sicurezza e sul miglioramento continuo, i membri del team hanno accesso a opportunità di formazione e sviluppo, rendendo questa posizione non solo gratificante ma anche fondamentale per il successo della rete Amazon in Italia.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Economist, Prime Video
✨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 Amazon
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Amazon! 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 Economist, Prime Video
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 Amazon. 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 Amazon. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Amazon
✨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.
