Data Scientist

Data Scientist

Rome Full-Time 63000 - 77000 € / anno (stimato) Smart working (parziale)
B

In sintesi

  • Mansioni: Analizza dati e sviluppa modelli AI per supportare decisioni strategiche.
  • Azienda: Bip, leader nella Digital Transformation e innovazione.
  • Benefit: Formazione continua, lavoro agile, assicurazione sanitaria e welfare integrativo.
  • Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita e sviluppo professionale.
  • Perché questo lavoro: Unisciti a noi per fare la differenza nel mondo dei dati e dell'innovazione.
  • Qualifiche: 3-6 anni di esperienza in Data Science e competenze in Python e Machine Learning.

La retribuzione prevista è compresa tra 63000 - 77000 € per anno.

Overview

In Bip, come Data Scientist, contribuirai all’interpretazione del fenomeno di business attraverso modelli di AI e ML.

Lavorerai a stretto contatto con Data Engineer per preparare dati, selezionare soluzioni modellistiche e portare i risultati in produzione, con un ruolo attivo nel supporto decisionale del cliente.

Potrai alimentare la Community interna con attività di ricerca e sviluppo di nuove soluzioni.

Un’opportunità di crescita in un contesto di Digital Transformation orientato al business e all’innovazione.

  • Retribuzione / Benefits
  • formazione e crescita professionale
  • lavoro agile con remote/ufficio
  • Banca Ore Solidale
  • assicurazione sanitaria
  • check-up agevolati
  • piano welfare integrativo
  • Responsabilità
  • Comprendere le esigenze del cliente e definire approcci analitici
  • Indicare ai Data Engineer la preparazione dati desiderata
  • Selezionare o costruire i modelli più adeguati al caso
  • Discutere output con il cliente e consegnare il modello in produzione
  • Gestire progetti di data preparation e porting in produzione in contesti meno articolati
  • Contribuire attivamente alla Community con ricerca, scouting e sviluppo di nuove soluzioni
  • Supportare il business development attraverso l’uso di dati e modelli
  • Requisiti fondamentali
  • Da 3 a 6 anni di esperienza nel ruolo
  • Forte approccio quantitativo e doti analitiche
  • Competenza in data exploration, analisi dati e creazione di modelli
  • Competenze statistiche, Data Mining, Machine Learning
  • Python avanzado, gestione versioning con Git
  • Conoscenza Deep Learning, NLP e dati non strutturati
  • Big Data: Hadoop, Map Reduce, Spark
  • SQL e database relazionali; database non relazionali
  • Gestione tecnica di risorse su progetto
  • Fluenza in italiano e inglese professionale
  • Standing consulenziale
  • Ottime doti comunicative e interpersonali
  • Orientamento al cliente e agli obiettivi
  • Statistiche, Data Mining, Machine Learning
  • Python
  • Deep Learning, NLP, analisi dati non strutturati

Data Scientist datore di lavoro: Business Integration Partners

Lavorare come Cloud & Martech Data Architect in questa azienda significa entrare a far parte di un team globale dedicato all'innovazione tecnologica e alla trasformazione digitale. Offriamo un ambiente di lavoro flessibile, opportunità di formazione continua e un forte supporto per l'equilibrio vita-lavoro, il tutto in un contesto stimolante che promuove la crescita professionale e la collaborazione tra diverse funzioni. Unisciti a noi per contribuire a progetti significativi e innovativi nel campo del Martech, mentre esplori le sinergie tra AI e soluzioni SaaS.

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Dettagli di contatto:

Team di recruiting di Business Integration Partners

Consigli degli esperti StudySmarter🤫

Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist

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 Business Integration Partners

Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Business Integration Partners! 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 Scientist

Analisi Dati
Machine Learning
Data Mining
Python Avanzato
Deep Learning
NLP
Big Data

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 Business Integration Partners. 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 Business Integration Partners. Mostra loro come pensi e come apprendi!

Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Business Integration Partners

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.