In sintesi
- Mansioni: Analizza dati complessi e trasforma informazioni in insight strategici per il business.
- Azienda: Cerved, leader nel settore tech con focus su dati e analytics.
- Benefit: Lavoro ibrido, opportunità di smart working e crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con possibilità di carriera in un contesto FinTech.
- Perché questo lavoro: Unisciti a un team innovativo e fai la differenza con i tuoi dati.
- Qualifiche: Esperienza in analisi dati, competenze in SQL e Python richieste.
La retribuzione prevista è compresa tra 60000 - 80000 € per anno.
Cerved è la tech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supporta la crescita sostenibile, la gestione del rischio e la trasformazione digitale di imprese e istituzioni. Con Cerved Rating Agency, elaboriamo valutazioni sul merito di credito, rating ESG e analisi sulle emissioni di debito. Dal 2021 Cerved è parte di ION Group, uno dei più grandi operatori FinTech internazionali.
In un contesto in costante evoluzione normativa e tecnologica, stiamo cercando un/a Data Analyst da inserire nell’area Data Management. Il/la candidato/a sarà parte attiva nella analisi di dati complessi a supporto delle decisioni di business, trasformando grandi volumi di dati in insight actionable e contribuendo attivamente a progetti di analisi end-to-end.
Le principali responsabilità:
- Condurre analisi esplorative (EDA) e analisi avanzate su dataset complessi e di grandi dimensioni, utilizzando Python e SQL, per identificare trend, anomalie e opportunità di business;
- Progettare e sviluppare dashboard, report interattivi e visualizzazioni dati con strumenti di BI a supporto dei decision maker aziendali;
- Gestire end-to-end un progetto analitico: dalla raccolta e comprensione dei requisiti, alla pulizia e trasformazione dei dati, fino alla produzione e alla comunicazione degli output;
- Estrarre, combinare e trasformare dati provenienti da sorgenti eterogenee per costruire dataset analitici robusti e riutilizzabili;
- Sviluppare e mantenere modelli di dati analitici su Databricks garantendo performance, qualità e documentazione;
- Definire e monitorare KPI e metriche di business, collaborando con i team di Product, Marketing, Finance e Operations per allineare le analisi agli obiettivi strategici;
- Applicare tecniche di analisi statistica per rispondere a domande di business complesse;
- Collaborare con i team di Data Engineering e con i team di Data Science;
- Contribuire alla cultura del dato in azienda.
I requisiti:
- Esperienza di almeno 3–5 anni in ruoli di analisi dati, con comprovata partecipazione a progetti di analisi complessi in contesti strutturati (es. finanza, retail, telco, FinTech, insurance);
- Solide competenze di SQL avanzato (window functions, CTE, subquery complesse, ottimizzazione delle query) su database relazionali e analitici (PostgreSQL, Redshift, Athena, Databricks SQL);
- Buona padronanza di Python per l’analisi dei dati: pandas, NumPy, matplotlib/seaborn, plotly; la conoscenza di PySpark su Databricks costituisce un plus significativo;
- Esperienza nell’utilizzo della piattaforma Databricks (notebook, Databricks SQL, Delta Lake, Unity Catalog) per l’esplorazione e l’analisi di dataset di grandi dimensioni;
- Competenze con almeno uno strumento di BI e data visualization (Power BI, Tableau, Looker o equivalenti) per la creazione di dashboard e report a uso business;
- Conoscenza dei principali servizi AWS per i dati (S3, Athena, Redshift, Glue) e capacità di interrogare e navigare autonomamente un Data Lake o Data Warehouse cloud;
- Solida preparazione in statistica applicata: distribuzioni, test di ipotesi, regressione, correlazione, analisi della varianza; esperienza con tecniche di segmentazione e forecasting;
- Ottime capacità di comunicazione e storytelling con i dati;
- Familiarità con tecniche di base di Machine Learning e AI applicati all’analisi (classificazione, clustering, anomaly detection) e con strumenti come MLflow o Databricks AutoML costituisce un vantaggio;
- Laurea in Statistica, Matematica, Informatica, Ingegneria, Economia o discipline affini; certificazioni Databricks o AWS (Data Analytics) sono apprezzate.
Modalità di lavoro: ibrida, con ampia possibilità di smart working.
Sede di lavoro: Milano, Padova, Roma, Torino o Mangone (CS).
Senior Data Analyst datore di lavoro: Cerved Group SpA
Cerved è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e innovativo nel cuore dell'Italia, con sedi a Milano, Padova, Roma, Torino e Mangone. La cultura aziendale promuove la crescita professionale attraverso opportunità di formazione continua e collaborazione interfunzionale, mentre i dipendenti beneficiano di un modello di lavoro ibrido che favorisce l'equilibrio tra vita lavorativa e personale. Unisciti a noi per contribuire a progetti significativi che trasformano i dati in insight strategici per le aziende.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Analyst
✨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 Cerved Group SpA
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Cerved Group SpA! 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 Data Analyst
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 Cerved Group SpA. 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 Cerved Group SpA. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Cerved Group SpA
✨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.
