In sintesi
- Mansioni: Progetta e gestisci la struttura di tracking per ottimizzare le performance digitali.
- Azienda: Caffeina, un'agenzia innovativa con un ambiente inclusivo.
- Benefit: Salario competitivo, buoni pasto, supporto psicologico e formazione continua.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita e sviluppo professionale.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con i dati e guida le scelte strategiche dei progetti.
- Qualifiche: 3+ anni in Digital Analytics e ottima conoscenza di Google Analytics 4.
La retribuzione prevista è compresa tra 30600 - 37400 € per anno.
About This Role
Nel ruolo di Analytics Specialist in Caffeina collaborerai in modo intensivo con le diverse anime dell’agenzia per ottimizzare le performance dei progetti digitali.
Ti occuperai di progettare, definire e gestire la struttura di tracking Web e App, assicurando la massima qualità , consistenza e affidabilità del dato raccolto. È una posizione cruciale per diffondere una solida cultura analitica all’interno dei team di progetto e guidare le scelte strategiche attraverso l’evidenza dei dati.
Nota: In Caffeina crediamo che la diversità sia la scintilla che accende le idee migliori.
Per questo offriamo un ambiente di lavoro estremamente inclusivo e valutiamo ogni candidatura in base a competenze e potenziale, senza alcuna discriminazione di età , genere, identità , orientamento sessuale, disabilità , provenienza, cultura o altri fattori protetti dalla legge.
Tutte le candidature per Analytics Specialist sono valutate singolarmente.
Utilizziamo uno strumento per la gestione del processo di selezione e comunicare con i candidati.
A volte, purtroppo, le risposte sono filtrate come
Spam: ricordati di controllare la cartella.
- Your Responsibilities
- Progetti e definisci la struttura di tracking Web e App, creando la relativa documentazione (Tracking Plan / Tracking Brief) e supportando i team di sviluppo durante implementazione e debugging.
- Configuri e gestisci i sistemi di misurazione tramite Google Tag Manager (Web e Server-Side) e Google Analytics 4.
- Garantisci la corretta raccolta e qualità del dato, monitorando implementazioni e assicurando consistenza e affidabilità dei tracciamenti.
- Gestisci Consent Mode v2 e le policy di tracciamento tramite le principali CMP (es.
Cookiebot, iubenda, One Trust), assicurando compliance normativa e preparazione agli scenari cookieless.
- Supporti il tracking delle App (Firebase / GA4, SDK, deep link) e le logiche di attribuzione di base.
- Analizzi i dati per individuare trend, opportunità e criticità nelle performance dei progetti digitali.
- Collabori con i team Media e SEO per interpretare le performance e supportare attività di ottimizzazione data-driven.
- Supporti la creazione di dashboard e reportistica per rendere i dati accessibili e comprensibili ai diversi team.
- Contribuisci alla diffusione di una cultura data-driven all’interno dei team di progetto.
- Supporti attività di Conversion Rate Optimization, contribuendo all’analisi dei dati e alla definizione di ipotesi di test.
Who You Are
- 3+ anni di esperienza in Digital Analytics o ruoli simili.
- Ottima conoscenza di Google Analytics 4 e dell’ecosistema Google Marketing Platform.
- Esperienza nell’utilizzo di Google Tag Manager (Web e preferibilmente Server-Side).
- Conoscenza di strumenti di data visualization come Looker Studio e familiarità con l’analisi dati tramite Google Sheets / Excel.
- Familiarità con le logiche di tracking, attribution e misurazione delle performance digitali.
- Conoscenze base di Web Marketing (SEO/SEM) e attitudine a collaborare con team media e marketing.
- Capacità di tradurre dati complessi in insight chiari e azionabili.
- Ottima conoscenza della lingua inglese.
- Nice to have
- Esperienza con Server-Side tracking, Enhanced/Advanced Conversions e mapping GA4/Ads.
- Esperienza con Meta CAPI e altre API di conversione.
- Familiarità con strumenti di A/B testing e CRO (VWO, Optimizely, Convert o sistemi di feature flag).
- Conoscenza di Big Query, SQL base o Google Cloud Platform.
- Esperienza con strumenti di analytics aggiuntivi come Adobe Analytics, Mixpanel, Apps Flyer o Adjust.
- Conoscenza base di linguaggi di scripting per l’analisi dei dati (es. Python).
- Capacità di data storytelling e presentazione degli insight tramite Keynote / Power Point.
- Curiosità verso l’evoluzione del mondo digital analytics e privacy-first measurement.
- Forte attitudine al problem solving e all’analisi critica dei dati.
- Capacità di comunicare concetti tecnici a team diversi (Dev, Media, SEO).
What We Offer
- Per questo ruolo prevediamo un package tra €29.000 e €34.000, costruito sulla base di esperienza, seniority e competenze.
- Buoni pasto Satispay.
- Supporto psicologico e nutrizionale Serenis. Pacchetto Welfare trasversale.
- Postazione ed attrezzatura Apple.
- Formazione ed eventi offerti da Caffeina.
- Coffee & water 24/7.
- #J-18808-Ljbffr
Analytics Specialist datore di lavoro: Caffeina | Ideas Never Sleep.
Caffeina è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro collaborativo e stimolante, ideale per chi desidera crescere professionalmente nel settore delle strategie e delle partnership. I dipendenti beneficiano di opportunità di sviluppo continuo, lavorando a stretto contatto con team multidisciplinari in una cultura aziendale che valorizza l'innovazione e la sostenibilità . Inoltre, la posizione offre la possibilità di contribuire attivamente alla crescita dei clienti, rendendo ogni giorno significativo e gratificante.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Caffeina | Ideas Never Sleep.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere 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 Caffeina | Ideas Never Sleep.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Caffeina | Ideas Never Sleep.! 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 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 Caffeina | Ideas Never Sleep.. 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 Caffeina | Ideas Never Sleep.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Caffeina | Ideas Never Sleep.
✨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 CuriositÃ
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.
