In sintesi
- Mansioni: Guida iniziative data-driven e sviluppa soluzioni di Decision Intelligence.
- Azienda: Cegeka, leader internazionale nell'Information Technology con oltre 30 anni di successi.
- Benefit: Ambiente collaborativo, crescita professionale e accesso a tecnologie innovative.
- Altre informazioni: Sede flessibile con modalità smartworking e range retributivo competitivo.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti complessi e sfidanti in un contesto internazionale.
- Qualifiche: Laurea magistrale in STEM e almeno 5 anni di esperienza in Data & Analytics.
La retribuzione prevista è compresa tra 80000 - 100000 € per anno.
Cegeka è una primaria realtà internazionale operante nel settore dell’Information Technology. Supportiamo i nostri clienti nei progetti di innovazione digitale offrendo loro soluzioni e servizi altamente specializzati nelle aree delle Business Solutions, Data, Applications e Infrastructure. Siamo una realtà consolidata e in continua crescita che opera ad oggi nel mondo in 19 Paesi con oltre 9.000 dipendenti ed un fatturato di 1,4 miliardi di euro. In Italia siamo oltre 500 persone con oltre 30 anni di storia di successo a fianco alle nostre primarie aziende manufatturiere e di servizi.
Per il potenziamento del nostro team Data & AI, siamo alla ricerca di un/una Lead Data Analyst.
Function Goal
Supportare i clienti nel loro percorso di adozione di soluzioni di decision intelligence, contribuendo alla progettazione e allo sviluppo di soluzioni Data & AI affidabili, scalabili e orientate al valore.
Your Role
In qualità di Lead Data Analyst, sarai responsabile della guida di iniziative data-driven, traducendo le esigenze di business in soluzioni tecniche efficaci e sostenibili. Opererai come punto di riferimento per clienti e team interni, contribuendo alla crescita delle competenze e all’evoluzione delle soluzioni dati e intelligenza artificiale.
Key Responsibilities
- Analizzare i requisiti di business e formalizzare una chiara definizione del problema, tenendo conto di vincoli e opportunità .
- Redigere specifiche funzionali per progetti dati complessi, allineandole alla strategia aziendale e dati del cliente.
- Progettare soluzioni di Decision Intelligence (dashboard, report e data model).
- Assumere la responsabilità degli oggetti implementati nel layer di servizio dell’architettura dati.
- Validare soluzioni e garantire la qualità delle implementazioni rispetto ai requisiti definiti.
- Ottimizzare processi ETL e migliorare qualità , affidabilità e consistenza del dato.
- Coordinare e supportare Data Analyst e Data Associate nello sviluppo delle attività .
- Promuovere il miglioramento continuo di processi, strumenti e soluzioni.
- Monitorare evoluzioni tecnologiche e di mercato, condividendo best practice e opportunità .
Technical Expertise
- Solida esperienza nell’analisi di basi dati.
- Competenze avanzate di data modeling.
- Esperienza con strumenti di BI (Power BI, Qlik Sense/View).
- Conoscenza di processi di integrazione e trasformazione del dato (ETL/ELT) all’interno di soluzioni di Data Warehousing.
- Comprensione dei principi di data governance e data quality.
- Capacità di analisi funzionale e raccolta requisiti.
- Esperienza in migrazione e ottimizzazione di sistemi di reporting.
- Esperienza nella gestione e integrazione di dati su piattaforme dati moderne, on-premise e cloud.
- Familiarità con approcci e strumenti per l’integrazione e l’orchestrazione dei flussi dati.
Requirements
- Laurea magistrale (preferibilmente in discipline STEM).
- Almeno 5 anni di esperienza in ambito Data & Analytics.
- Esperienza nella gestione funzionale di team (3–10 persone).
- Comprovata capacità di interazione con stakeholder business e IT.
- Buona conoscenza della lingua inglese.
Competency Profile
- Innovating: capacità di individuare soluzioni creative e insight non evidenti dai dati.
- Organising: pianificazione efficace e gestione strutturata delle attività .
- Coaching & Development: supporto alla crescita del team attraverso feedback e mentoring.
- Influencing: abilità nel coinvolgere stakeholder e guidare decisioni.
- Advising: approccio consulenziale e capacità di costruire relazioni di fiducia.
- Self-development: apprendimento continuo e sviluppo professionale.
What We Offer
- Coinvolgimento in progetti complessi e sfidanti in contesti internazionali.
- Ambiente collaborativo e orientato alla condivisione della conoscenza.
- Percorsi strutturati di crescita professionale.
- Accesso a tecnologie e framework innovativi nell’ambito Data & AI.
- Sede: Cologno Monzese/Roma/Bologna/Padova + smartworking (modalità ibrida).
- Range retributivo: 45-55k€ RAL + buono pasto.
Lead Data Analyst (RIF. LDAN) datore di lavoro: Cegeka
Cegeka è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente collaborativo e orientato alla condivisione della conoscenza, ideale per chi desidera crescere professionalmente nel campo dell'analisi dei dati. Con opportunità di coinvolgimento in progetti complessi e sfidanti a livello internazionale, i dipendenti possono accedere a tecnologie innovative e beneficiare di percorsi di sviluppo strutturati. La sede a Cologno Monzese, Roma, Bologna o Padova, insieme alla possibilità di smartworking, rende questa posizione ancora più attraente per chi cerca un equilibrio tra vita professionale e personale.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Lead Data Analyst (RIF. LDAN)
✨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 Cegeka
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Cegeka! 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 Lead Data Analyst (RIF. LDAN)
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 Cegeka. 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 Cegeka. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Cegeka
✨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.
