In sintesi
- Mansioni: Assicurati che i dati siano accurati e affidabili, lavorando con team interfunzionali.
- Azienda: OPIS, leader nel settore delle informazioni energetiche.
- Benefit: Assicurazione completa, 24 giorni di ferie, buoni pasto e sconti su abbonamenti.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Influenza la qualità dei dati in un mercato energetico in continua evoluzione.
- Qualifiche: Esperienza in validazione dati e competenze in Excel o strumenti simili.
La retribuzione prevista è compresa tra 47250 - 57750 € per anno.
Overview
As a Data Transformation Analyst, you ensure data accuracy and integrity by validating, processing, and researching datasets. You will support data operations, handle complex data, and help identify defects to improve the transformation workflow. You work with cross-functional teams to maintain quality and reliability in energy data products. This role offers the chance to influence data quality at scale within OPIS's energy market insights. You will leverage AI-assisted research to maintain trustworthy data foundations.
Retribuzione / Benefits
- Comprehensive Insurance Plans
- 24 Holiday days per year
- Meal vouchers
- Family Care Benefits
- Access to Dow Jones Products
- Subscription Discounts
Responsabilità
- Enter, process, and validate data using queries, sorting, and filtering.
- Verify data accuracy via robust web research, including AI and public sources when online data is scarce.
- Identify data defects and document reproducible issues to support data transformation goals.
Requisiti fondamentali
- Minimum 1 year of experience in data validation, research, or similar field.
- Experience with large datasets and proficiency in Microsoft Excel, Google Sheets, Grafana, or similar tools.
- Strong research skills using AI and public information sources.
- Strong attention to detail.
- Fluency in English and Romanian; third foreign language preferred.
- Bachelor's degree or equivalent higher education.
- strong attention to detail
- research-minded
- detail-oriented problem solving
- Microsoft Excel
- Google Sheets
- Grafana
Data Transformation Analyst I datore di lavoro: Dow Jones & Co.
Lavorare come Data Transformation Analyst presso OPIS significa entrare a far parte di un ambiente stimolante e collaborativo, dove la qualità dei dati è al centro delle operazioni. Offriamo un pacchetto di benefici completo, inclusi piani assicurativi, buoni pasto e opportunità di crescita professionale, il tutto in un contesto che valorizza l'innovazione e l'uso dell'intelligenza artificiale per migliorare i processi. La nostra cultura aziendale promuove il lavoro di squadra e l'integrità, rendendo OPIS un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un impiego significativo nel settore energetico.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Transformation Analyst I
✨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 Dow Jones & Co.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Dow Jones & Co.! 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 Data Transformation Analyst I
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 Dow Jones & Co.. 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 Dow Jones & Co.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Dow Jones & Co.
✨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.
