In sintesi
- Mansioni: Analizza dati telematici per ottimizzare le prestazioni dei veicoli e creare report chiari.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore automotive con focus su tecnologia e analisi dei dati.
- Benefit: Retribuzione competitiva, opportunità di crescita professionale e ambiente di lavoro dinamico.
- Altre informazioni: Ambiente stimolante con possibilità di apprendimento continuo e sviluppo della carriera.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per fare la differenza nell'ottimizzazione delle prestazioni dei veicoli.
- Qualifiche: Competenze in analisi dei dati e capacità di lavorare in team.
La retribuzione prevista è compresa tra 42300 - 51700 € per anno.
- Gruppo FOS ricerca per azienda cliente di un *
- Data Analytics Engineer su Torino
Attività principali
- Valutare i dataset telematici per garantirne la coerenza, l'accuratezza e l'idoneità alle funzioni ingegneristiche, assicurando input affidabili per l'analisi delle prestazioni del veicolo, dei sottosistemi e dei componenti.
- Analizzare i dati telematici per identificare trend, correlazioni e fattori guida delle prestazioni che supportino l'ottimizzazione dei modelli di simulazione e il perfezionamento dei casi d'uso per la validazione.
- Valutare i dati di utilizzo del veicolo e i modelli operativi per contribuire a definire le missioni del cliente rappresentative e i cluster di casi d'uso.
- Monitorare le metriche di prestazione che contribuiscono alla valutazione dello stato di salute dei componenti, della durata e dei trend di prestazione a lungo termine, consentendo così la stima predittiva del tasso di guasto.
- Creare dashboard, report e visualizzazioni avanzate dei dati che comunichino chiaramente i risultati analitici, i trend di prestazione e le opportunità di ottimizzazione agli stakeholder tecnici e commerciali.
- #J-18808-Ljbffr
Data Analytics Engineer (Torino) datore di lavoro: Fine Foods & Pharmaceuticals N.T.M. S.p.A.
Lavorare come Data Analytics Engineer presso il nostro cliente a Torino offre un ambiente stimolante e innovativo, dove la cultura del lavoro è incentrata sulla collaborazione e sulla crescita professionale. Offriamo opportunità di sviluppo continuo, un pacchetto di benefici competitivo e la possibilità di contribuire a progetti significativi che influenzano direttamente le prestazioni dei veicoli. La posizione a Torino, una città ricca di storia e innovazione, aggiunge un ulteriore valore all'esperienza lavorativa, rendendo il nostro cliente un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un impiego gratificante e significativo.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Fine Foods & Pharmaceuticals N.T.M. S.p.A.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analytics Engineer (Torino)
✨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 Fine Foods & Pharmaceuticals N.T.M. S.p.A.
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Fine Foods & Pharmaceuticals N.T.M. 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 Analytics Engineer (Torino)
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 Fine Foods & Pharmaceuticals N.T.M. 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 Fine Foods & Pharmaceuticals N.T.M. S.p.A.. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Fine Foods & Pharmaceuticals N.T.M. 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.
