In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni innovative in Data Science per l'efficienza energetica e la digitalizzazione.
- Azienda: Energy Team, leader nel settore dell'energia con focus sulla sostenibilità.
- Benefit: Contratto a tempo indeterminato, stipendio competitivo e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con forte orientamento all'apprendimento continuo.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti all'avanguardia e fai la differenza nel mondo dell'energia.
- Qualifiche: Laurea in data science o discipline affini e competenze in programmazione e statistica.
La retribuzione prevista è compresa tra 30000 - 40000 € per anno.
Data Scientist (Open)
Per la società Energy Team siamo alla ricerca di un(a) Data Scientist da inserire nel team R&D - Data Modelling and Analytics.
La risorsa sarà coinvolta nello sviluppo di progetti di Data Science e dedicata allo sviluppo di soluzioni innovative nell'ambito dell'efficienza energetica e della digitalizzazione.
- Responsabilità
- Utilizzo LLM: sviluppo di pipeline end-to-end tramite Agentic AI, orchestrazione LLM e integrazione nei sistemi aziendali.
- Attività di analisi dati di processi industriali utilizzando modelli di data analytics e machine learning (es. studio time series, sviluppo digital twin).
- Analisi di simulazione e ottimizzazione: supporto alle aree aziendali per migliorare l'operatività e facilitare decisioni strategiche.
- Collaborazione allo sviluppo di funzionalità collegate alla piattaforma di analisi energetica Clo E.
- Creazione di applicazioni di data visualization: sviluppo di dashboard interattive e report dinamici.
- Profilo richiesto
- Buona capacità di programmazione unita a competenze statistiche matematiche.
- Laurea in una delle seguenti discipline: data science, fisica, matematica, statistica, ingegneria matematica, ingegneria energetica, ingegneria fisica, scienze informatiche.
- Uso avanzato di Python con un focus sulle applicazioni di data mining, machine learning e framework LLM (es. Langchain).
- Conoscenza avanzata di metodi statistici, tecniche di machine learning e LLM e loro applicazione.
- Forte orientamento all’apprendimento continuo specialmente in ambito scientifico.
- Conoscenza Microsoft Office.
- Requisiti graditi
- Conoscenza linguaggi interrogazione dati (SQL, API Rest).
- Familiarità sviluppo microservizi.
- Competenza negli strumenti di versionamento (Git Hub) e gestione di ambienti virtuali (venv).
- Esperienza nell’uso dei seguenti pacchetti/framework Python: scikit-learn, Lang Chain, Lang Graph, Tensor Flow, Py Torch, Dash, Quarto.
- Competenze in ambito energetico, di impianti industriali e di produzione da fonte rinnovabile.
- Buona conoscenza lingua inglese.
- Condizioni contrattuali
- Contratto a tempo indeterminato, CCNL Commercio.
- Salary Range: 30-40k.
- Location: Trezzano sul Naviglio.
- Full time (Regular).
- Impatti e sostenibilità
L’esperienza in sostenibilità è un elemento chiave nel processo di reclutamento. Un approccio sostenibile concreto sarà considerato un plus durante l’intervista.
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Data Scientist datore di lavoro: Energy Team Spa
Energy Team è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo a Trezzano sul Naviglio. Con un forte focus sull'innovazione e la sostenibilità, i dipendenti hanno l'opportunità di crescere professionalmente attraverso progetti all'avanguardia nel campo della Data Science e dell'efficienza energetica. Inoltre, il supporto per l'apprendimento continuo e le condizioni contrattuali favorevoli rendono questa posizione non solo significativa, ma anche gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere 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 Energy Team Spa
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Energy Team 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 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 Energy Team 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 Energy Team Spa. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Energy Team 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.
