In sintesi
- Mansioni: Analizza dati complessi e collabora su progetti innovativi nel settore bancario.
- Azienda: Findomestic Banca, parte di BNP Paribas, leader globale nel credito al consumo.
- Benefit: Flessibilità oraria, programmi di formazione e un ambiente di lavoro agile.
- Altre informazioni: Opportunità di crescita professionale in un'azienda premiata come Top Employer 2023.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza in un contesto internazionale e guida l'evoluzione del credito.
- Qualifiche: Laurea in discipline scientifiche e competenze in analisi dati e software SAS.
La retribuzione prevista è compresa tra 60000 - 80000 € per anno.
Cosa farai concretamente? All’interno del Team Basilea 2, comprendi la normativa regolamentare in ambito di definizione del Default e della Forbearance. Ti occuperai della sua applicazione tecnica all’interno del motore di calcolo ad alta complessità dedicato alle transizioni negli e dagli status NPE ed FBE, nonché della manutenzione, aggiornamento e test di quest’ultimo, garantendone il funzionamento per i prodotti di Credito Classico, Conto Permanente, Cessione del Quinto, Leasing e Dealer Financing.
Comprenderai gli ingredienti ed il funzionamento dei contatori dei giorni di ritardo, del default e della forbearance utilizzati da tutta l’azienda per gestire la Customer Solution, per le segnalazioni agli Organi di Vigilanza nazionali ed internazionali e per il calcolo del Costo del Rischio. Svolgerai analisi e report sulla rischiosità del portafoglio. Conoscerai a fondo tutti i prodotti bancari, e sarai coinvolto dalle direzioni deputate in caso di creazione di nuove specificità, al fine di fornire opinioni normative ed impatti sul motore di calcolo.
Partecipare a tavoli con Politiche Rischio e Finance per fornire il tuo supporto in ambito accettazione e segnalazioni agli Organi di Vigilanza. Sarai in contatto con Personal Finance, BNL e BNPP per condividere e definire evolutive sull’applicazione della normativa. Sarai coinvolto su importanti progetti a livello di gruppo, come ad esempio il passaggio al metodo avanzato con il progetto IRBA.
Il contesto: Lavorerai in un contesto internazionale, Findomestic Banca è parte di BNP Paribas, player bancario primario a livello globale con una presenza in 70 paesi. Farai parte di un'azienda che, con 2800 persone, guida l'evoluzione del credito al consumo in Italia, introducendo metodologie e strategie innovative che ci permettono di restare sempre leader di mercato.
Benefici: Siamo Top Employer 2023. Offriamo soluzioni di lavoro agile che consentono di conciliare al meglio vita lavorativa e privata. Alcuni dei tuoi futuri benefit: flessibilità oraria, programmi di formazione, convenzioni, ticket restaurant, ...
Le competenze richieste: Sei laureato in discipline scientifiche (Statistica, Matematica, Ingegneria). Hai conoscenza del software SAS, un’ottima padronanza del linguaggio SQL ed una buona conoscenza del pacchetto Office (Excel, Word, Powerpoint). Sei portato per l’analisi dei dati, ti occupi di data processing e data visualization. Gradita anche la conoscenza di Python, DataIKU, Big Data Platforms, come Hadoop e Power BI. Completano il profilo avere capacità di problem solving, la curiosità, accuratezza, proattività, adattabilità, orientamento al risultati e al team working.
Data Analyst datore di lavoro: Findomestic Banca S.p.A
Findomestic Banca, parte di BNP Paribas, è un datore di lavoro eccezionale che offre un ambiente internazionale e stimolante per i Data Analyst. Con una cultura del lavoro flessibile e programmi di formazione dedicati, i dipendenti possono crescere professionalmente mentre contribuiscono a progetti innovativi nel settore del credito al consumo. I benefit come la flessibilità oraria e le convenzioni rendono il bilanciamento tra vita lavorativa e privata un obiettivo raggiungibile.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Findomestic Banca S.p.A
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere 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 Findomestic Banca S.p.A
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Findomestic Banca S.p.A! 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 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 Findomestic Banca S.p.A. 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 Findomestic Banca S.p.A. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Findomestic Banca S.p.A
✨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.
