In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e sviluppa soluzioni di reporting per migliorare le decisioni aziendali.
- Azienda: GSK, un'azienda biopharma globale con una missione ambiziosa.
- Benefit: Salario competitivo, bonus annuale, piani sanitari e pensionistici, lavoro ibrido.
- Altre informazioni: Ambiente inclusivo con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per fare la differenza nella salute globale attraverso l'innovazione.
- Qualifiche: Laurea in statistica, matematica o campi correlati e 4 anni di esperienza.
La retribuzione prevista è compresa tra 44175 - 73625 € per anno.
Creiamo un luogo in cui le persone possono crescere, essere al meglio, sentirsi al sicuro e sentirsi accolte, valorizzate e incluse. Offriamo uno stipendio competitivo, un bonus annuale basato sulle performance aziendali, programmi di assistenza sanitaria e benessere, adesione a un piano pensionistico e un programma di azioni e risparmi. Abbracciamo pratiche lavorative moderne; il nostro programma Performance with Choice offre un modello di lavoro ibrido, consentendoti di trovare il giusto equilibrio tra lavoro remoto e in ufficio.
Scopo: Come Technical Data Analyst, sarai responsabile di:
- Comprendere a fondo e supportare il rollout delle soluzioni di reporting sviluppate dai team Global di Commercial e Medical Data Analytics and Insights.
- Comunicare i requisiti locali di dati e analisi ai team globali, collaborando con loro per sviluppare soluzioni globali, inclusi i progetti pilota.
- Implementare soluzioni di reporting locali sfruttando i framework di dati globali, in base ai requisiti e alle priorità aziendali.
In questo ruolo dovrai:
- Comprendere in dettaglio il GSK Global Data Framework, inclusi vari livelli semantici e tutte le definizioni di dati/analisi pertinenti nello spazio commerciale e medico, e condividere le definizioni dei KPI globali e regionali con i team aziendali locali secondo necessità.
- Implementare soluzioni di reporting per l'analisi dei clienti commerciali e medici e delle operazioni per migliorare le capacità di analisi e approfondimento senza introdurre ridondanza con le soluzioni globali.
- Sviluppare storie utente, requisiti tecnici/specifiche, architetture dati e modelli di dati (ad es., mappatura dei dati, modello logico dei dati) per progetti relativi ai clienti commerciali e medici e alle operazioni, principalmente focalizzati sull'implementazione di dashboard e soluzioni di reporting, da condividere con team di ingegneria globali o locali interni ed esterni.
- Sviluppare scenari di test e casi di test insieme a criteri di accettazione e identificare e guidare opportunità per riutilizzare modelli di dati esistenti nell'ambiente locale.
- Elicitare requisiti aziendali da stakeholder chiave tramite interviste, analisi documentale, workshop sui requisiti, analisi di prodotti competitivi, analisi di attività e flussi di lavoro, e gestire efficacemente comunicazioni tecniche e non tecniche con membri del team di ingegneria, partner interni ed esterni, stakeholder, personale del programma e utenti finali.
- Monitorare e documentare problemi post-implementazione e richieste di revisione per garantire che soddisfino le esigenze degli utenti finali.
- Comprendere quando evidenziare rischi o problemi e comunicarli chiaramente ai team di gestione e agli stakeholder.
Stakeholder chiave (interni ed esterni):
- Partner commerciali e analisti aziendali di Business Excellence.
- Team di marketing e medico.
- Team globali di Commercial e Medical Data, Analytics e Insight.
- Team di operazioni di marketing.
- Fornitori di servizi di dati, analisi e digitali di terze parti.
Perché noi?
Requisiti di base: Stiamo cercando professionisti con queste competenze richieste per raggiungere i nostri obiettivi:
- Laurea in statistica, matematica, scienza dei dati, informatica, economia, scienze della vita o un campo correlato.
- +4 anni di esperienza lavorativa con dati, reporting o analisi.
- Impressionante carriera pratica fino ad oggi in un ambiente aziendale avanzato e innovativo nel settore dei dati e delle analisi.
- Esperienza pratica estesa come Business e/o Technical Data Analyst.
- Storia comprovata nella consegna di progetti complessi nel settore dell'analisi.
- Esperienza estesa con almeno 1 strumento di modellazione e visualizzazione dei dati, preferibilmente Power BI.
- Elevata competenza nella query SQL (preferibilmente T-SQL).
- Esperienza comprovata nell'utilizzo di piattaforme di dati cloud come Azure Data Lake, Synapse (SQL Datawarehouse) e Azure Databricks.
Competenze: Eccellenti capacità concettuali e analitiche, problem-solving, lavoro di squadra e consapevolezza commerciale. Capacità organizzative e di gestione del tempo e autonomia nelle attività di auto-organizzazione. Responsabilità per i risultati e iniziative orientate al valore. Eccellenti capacità di comunicazione scritta e verbale, sia in italiano che in inglese.
Conoscenze tecniche: Esperienza in ingegneria dei dati e programmazione nei linguaggi rilevanti comunemente utilizzati nell'analisi dei dati: Python, SQL, Scala, ecc. Esperienza avanzata con lo stack dati di Azure: Databricks, Data Factory, SQL DW, Cosmos DB. Esperienza con la visualizzazione della modellazione dei dati e analisi avanzata utilizzando l'intero set di funzionalità di Power BI (Power Query, Analysis Services, DAX e generazione visiva). Esperienza con framework e strumenti di consegna Agile: Jira, Confluence, Azure DevOps, ecc.
Cosa offriamo: Contratto a tempo indeterminato in un ambiente molto inclusivo. Performance Reward. Benefici flessibili. Piano sanitario aziendale. Fondo pensione integrativo. Programma di assistenza ai dipendenti. Assistenza fiscale.
Data di chiusura per le candidature: 10 luglio 2026.
Si prega di prendere una copia della descrizione del lavoro, poiché questa non sarà disponibile dopo la chiusura dell'annuncio.
Quando si fa domanda per questo ruolo, si prega di utilizzare la 'lettera di presentazione' della domanda online o il proprio CV per descrivere come si soddisfano le competenze per questo ruolo, come delineato nei requisiti di lavoro sopra. Le informazioni fornite nella lettera di presentazione e nel CV saranno utilizzate per valutare la propria candidatura.
Fascia retributiva in Italia: EUR 44.175 a EUR 73.625.
GSK è un datore di lavoro che offre pari opportunità. Ciò garantisce che tutti i candidati qualificati riceveranno pari considerazione per l'assunzione senza riguardo a razza, colore, religione, sesso (inclusa gravidanza, identità di genere e orientamento sessuale), stato genitoriale, origine nazionale, età, disabilità, informazioni genetiche (inclusa la storia medica familiare), servizio militare o qualsiasi base vietata dalla legge federale, statale o locale.
Data Analyst datore di lavoro: GSK
GSK è un datore di lavoro eccezionale che promuove una cultura inclusiva e collaborativa, dove i dipendenti possono crescere e sentirsi valorizzati. Offriamo un contratto permanente, un piano sanitario aziendale, un fondo pensione integrativo e opportunità di crescita professionale attraverso programmi di formazione continua. La nostra flessibilità lavorativa, grazie al programma Performance with Choice, consente di bilanciare al meglio il lavoro da remoto e in ufficio, rendendo GSK un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
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 GSK
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di GSK! 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 GSK. 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 GSK. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso GSK
✨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.
