In sintesi
- Mansioni: Sviluppa algoritmi predittivi per la misurazione dei rischi utilizzando big data e tecnologie avanzate.
- Azienda: Cerved, leader italiano nel settore dei dati e dell'analisi del rischio.
- Benefit: Flessibilità di lavoro, opportunità di crescita professionale e ambiente inclusivo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con team innovativo e progetti stimolanti.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per fare la differenza nel mondo della data science e dell'analisi del rischio.
- Qualifiche: Laurea in economia quantitativa, matematica o statistica; esperienza come data scientist richiesta.
La retribuzione prevista è compresa tra 59400 - 72600 € per anno.
Cerved è la data driven company italiana. Aiutiamo il sistema paese a proteggersi dal rischio e a crescere in maniera sostenibile. Lo facciamo mettendo dati, tecnologia e talento al servizio di persone, imprese, banche e istituzioni. Forniamo servizi per analizzare il rischio di credito, soluzioni per il marketing e la gestione di crediti problematici, e abbiamo all’interno del gruppo una delle più importanti agenzie di rating in Europa. Siamo pionieri del big data eco-system e ogni giorno ci impegniamo ad essere attori del cambiamento e a costruire una cultura di fiducia e di inclusione in cui le oltre 2600 persone che lavorano con noi in Italia, Grecia, Romania e Svizzera possano esprimere e sviluppare il proprio talento.
Nell’area Cebi Advanced Risk Analytics all’interno della Business Line Risk & Finance batte il cuore dei Risk Analytics di Cerved! La nostra mission è quella di estrarre valore dal nostro immenso eco-sistema di informazioni al fine di sviluppare con le metodologie più avanzate (modelli econometrici, statistici, machine learning) algoritmi predittivi proprietari dedicati prevalentemente alla misurazione dei rischi (credito, antifrode, insurance, ambientali, ecc.). Mettiamo a disposizione dei nostri clienti più evoluti (Intermediari Finanziari e imprese Corporate Top e Large) le nostre consolidate competenze al fine di realizzare progetti custom di predictive analytics per il risk profiling.
Per rafforzare il team che si occupa di Advanced Analytics & Innovation stiamo cercando una persona che si occuperà di seguire le nostre attività di sviluppo di algoritmi predittivi in ambito misurazione dei rischi.
- La persona che stiamo cercando è laureata in economia con indirizzo quantitativo, matematica, ingegneria matematica/gestionale o statistica / master specialistico in stochasting & data science; il possesso di un phd sarà considerato un plus.
- Possiede preferibilmente una specializzazione di dominio sui temi econometrici.
- Ha un’esperienza di 2-4 anni come data scientist.
- Ha un’ottima conoscenza dei linguaggi di programmazione come Phyton/R.
- Possiede ottime capacità analitiche, una buona dimestichezza nell’elaborare e analizzare dati di natura quantitativa e qualitativa.
- È open-minded, propositiva, proattiva e dotata/o di curiosità intellettuale.
- Ha una forte predisposizione a lavorare per obiettivi.
- Ha una buona conoscenza della lingua inglese.
La sede di lavoro è a Torino o San Donato Milanese, con ampia flessibilità di lavoro in smart-working.
Econometrician Data Scientist datore di lavoro: Cerved
Cerved è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro dinamico e in forte crescita, dove i dipendenti possono contribuire a progetti significativi nel campo della tecnologia e dei dati. Con opportunità di crescita professionale e un forte impegno per la diversità e l'inclusione, Cerved promuove una cultura collaborativa che valorizza le idee innovative e il lavoro di squadra. La sede a Milano, Torino, Roma e Mangone (CS) offre un'ottima qualità della vita e un equilibrio tra lavoro e vita privata grazie alla modalità di lavoro ibrida.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Econometrician 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 Cerved
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Cerved! 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 Econometrician Data Scientist
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. 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. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Cerved
✨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.
