In sintesi
- Mansioni: Guida progetti avanzati di AI e ML per trasformare digitalmente grandi aziende.
- Azienda: Bip, un'azienda innovativa che promuove la crescita tecnologica.
- Benefit: Assicurazione sanitaria, formazione professionale e piani welfare integrativi.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di mentoring e sviluppo della carriera.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con tecnologie all'avanguardia e diventa un leader nel tuo campo.
- Qualifiche: Laurea in STEM e almeno 5 anni di esperienza in Data Science.
La retribuzione prevista è compresa tra 108000 - 132000 € per anno.
Overview
In questa posizione, sarai responsabile di guidare progetti avanzati di AI e ML per accelerare la trasformazione digitale di grandi aziende internazionali.
Lavorerai a fianco di clienti e team multidisciplinari, coordinando soluzioni dal’ideazione alla messa in produzione.
Metterai a terra modelli predittivi e algoritmi complessi, assicurando integrazione efficace con i Data Engineer.
Potresti contribuire anche allo sviluppo del business tramite thought leadership e publishing.
Unisciti a Bip per guidare l’innovazione tecnologica e crescere come leader tecnico.
- Retribuzione / Benefits
- assicurazione sanitaria
- check-up agevolati
- piattaforma benessere
- piano welfare integrativo
- ticket restaurant
- formazione e sviluppo professionale
- Responsabilità
- Guidare progetti dall’ideazione alla messa in produzione
- Progettare, sviluppare e implementare modelli predittivi e algoritmi avanzati
- Coordinare integrazione e ottimizzazione con i Data Engineer
- Guidare l’architettura di progetto in scenari complessi
- Promuovere pratiche di qualità e adozione di best practice
- Contribuire allo sviluppo del business tramite thought leadership e pubblicazioni
- Partecipare a conferenze e iniziative di ricerca e sviluppo
- Mentoring di team e leadership tecnica
- Requisiti fondamentali
- Laurea Specialistica in STEM
- ≥5 anni di esperienza in Data Science con track record di progetti complessi
- Gestione risorse di progetto (persone, strumenti, tempi, costi, margini)
- Competenza in data exploration e creazione di modelli avanzati
- Competenze statistiche, Data Mining, ML e DL
- Eccellente Python; esperienza con Py Spark o Scala
- Big Data: Hadoop, Map Reduce, Spark
- Git e framework di versioning dati/modelli (MLFlow, DVC)
- SQL e database relazionali/non relazionali
- NLP e analisi dati non strutturati
- Fluenza in italiano e inglese professionali
- Standing consulenziale
- Spiccate doti comunicative e di leadership
- Orientamento al cliente e problem solving
- Python
- Py Spark o Scala
- Hadoop
Data Scientist Expert datore di lavoro: Business Integration Partners
Bip è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e innovativo per i Data Scientist esperti. Con opportunità di crescita professionale attraverso formazione continua e mentoring, i dipendenti possono contribuire attivamente a progetti all'avanguardia in AI e ML, lavorando a stretto contatto con team multidisciplinari. Inoltre, la nostra cultura aziendale promuove il benessere dei dipendenti, con benefit come assicurazione sanitaria, piani welfare integrativi e accesso a piattaforme di benessere.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Business Integration Partners
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist Expert
✨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 Expert
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.
