In sintesi
- Mansioni: Guida un team tecnico e progetta soluzioni GenAI per trasformare i processi di business.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore digitale con team internazionali.
- Benefit: Lavoro ibrido, opportunità di crescita e sfide tecniche avanzate.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con eccellenti opportunità di carriera.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti globali e impatta la trasformazione digitale con GenAI.
- Qualifiche: Laurea in STEM e esperienza in Data Science e GenAI.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 110000 € per anno.
Overview
In questa posizione senior lavorerai nel team Digital, AI Controls & Algorithms, Roma e Milano, in modalità ibrida. guiderai un team tecnico e progetterai soluzioni Gen AI e AI complesse per trasformare i processi di business dei clienti multinazionali.
Affronterai sfide tecniche avanzate e collaborerai con team internazionali, sia in cloud sia on-premise.
L’opportunità combina innovazione Gen AI con impatto su progetti globali e legati alla trasformazione digitale.
- Responsabilità
- Assumere il ruolo di Team Leader e coordinare un team tecnico
- Progettare e analizzare soluzioni Gen AI e AI complesse e integrate
- Gestire problemi tecnici autonomamente, mantenendo efficacia sotto pressione
- Collaborare in team internazionali e diversificati
- Requisiti fondamentali
- Laurea in STEM
- Esperienza end-to-end in progetti di Data Science (≥5 anni in AI/ML) e ≥2 anni in Gen AI
- Conoscenza foundation models (llama, gpt, sonnet) e loro applicazioni
- Esperienza con Generative AI (Lang Chain, llama Index) e RAG in produzione
- Ottima conoscenza di Python e librerie di manipolazione dati
- Esperienza con Docker e Git
- Conoscenza SQL, Mongo DB, Neo4j, Spark
- Ottima conoscenza dell’inglese
- Flessibilità e disponibilità a viaggiare
- Leadership
- problem solving
- collaborazione internazionale
- Python
- Linguaggi di programmazione e librerie per data manipulation
- Lang Chain
Experienced – Data Scientist GenAI datore di lavoro: Deloitte
Deloitte offre un ambiente di lavoro stimolante e internazionale, dove i professionisti possono crescere e svilupparsi nel campo della consulenza contabile. Con opportunità di formazione continua e un forte focus sul lavoro di squadra, i dipendenti possono contribuire attivamente a progetti significativi, supportando decisioni di business cruciali per i clienti. La cultura aziendale promuove l'innovazione e la valorizzazione delle risorse junior, rendendo Deloitte un datore di lavoro eccellente per chi cerca una carriera gratificante e ricca di sfide.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Experienced – Data Scientist GenAI
✨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 Deloitte
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Deloitte! 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 Experienced – Data Scientist GenAI
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 Deloitte. 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 Deloitte. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Deloitte
✨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.
