In sintesi
- Mansioni: Analizza dati telematici per ottimizzare le prestazioni dei veicoli e crea dashboard innovative.
- Azienda: Gruppo FOS, un leader nell'industria tecnologica sostenibile e innovativa.
- Benefit: Contratto metalmeccanico, stipendio competitivo e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico a Torino con focus su innovazione e sostenibilità.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per fare la differenza nel settore automotive con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Laurea in Data Science o discipline STEM e esperienza in analisi dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 28000 - 33000 € per anno.
Il Gruppo FOS è un’industria tecnologica sostenibile e innovativa che promuove la cultura politecnica italiana con forte radicamento sul territorio e con ampia prospettiva internazionale. Quotata al segmento AIM di Borsa Italiana, si propone al mercato con un’offerta integrata di Informatica, Elettronica, Ingegneria e Automazione. Il Gruppo opera da oltre 20 anni nel settore dell’Information and Communication Technology integrando nel tempo le proprie competenze negli ambiti dell’Automazione, delle Telecomunicazioni e dell’Ingegneria.
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.
Requisiti:
- Laurea Triennale o Magistrale in Data Science, Statistica, Matematica, Ingegneria o una disciplina STEM affine.
- Esperienza di minimo 2-3 anni nell’analisi dei dati e nelle tecniche di data mining, preferibilmente all’interno del settore automotive o ambiti correlati.
- Padronanza di linguaggi di programmazione come Python e MATLAB ed esperienza con le librerie di manipolazione e analisi dei dati.
- Esperienza con strumenti di visualizzazione dati come Power BI e nella creazione di dashboard.
- Familiarità con grandi volumi di dati (large data sets) e strutture di database.
- Comprensione della telematica di veicolo e dei concetti legati ai dati dei veicoli connessi (connected vehicle data).
- Conoscenza del machine learning o dei metodi di clustering costituisce un titolo preferenziale.
- Ottima conoscenza della lingua inglese, sia scritta che parlata.
- Necessaria conoscenza della lingua italiana.
Altre informazioni:
- Sede: Torino
- Contratto: CCNL metalmeccanico
- Range RAL: 28-33K
Data Analytics Engineer (Torino) datore di lavoro: Gruppo FOS
Il Gruppo FOS è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro stimolante e innovativo a Torino, dove la cultura politecnica italiana si fonde con una visione internazionale. I dipendenti possono beneficiare di opportunità di crescita professionale continua, lavorando su progetti all'avanguardia nel settore dell'Information and Communication Technology, in un contesto che promuove la sostenibilità e l'inclusione. Inoltre, il team è caratterizzato da una forte collaborazione e da un impegno verso l'eccellenza, rendendo ogni giorno un'opportunità per contribuire a soluzioni tecnologiche significative e impattanti.
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 Gruppo FOS
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Gruppo FOS! 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 Gruppo FOS. 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 Gruppo FOS. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Gruppo FOS
✨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.
