In sintesi
- Mansioni: Estrai intuizioni da grandi dataset e sviluppa modelli predittivi.
- Azienda: Banca digitale innovativa con un ambiente di lavoro stimolante.
- Benefit: Smart working flessibile, stipendi competitivi e opportunità di sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente internazionale e opportunità di crescita personale e professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora con dati per trasformare le decisioni aziendali e fare la differenza.
- Qualifiche: Esperienza in data science e competenze in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 37000 - 45000 € per anno.
Il nostro team sfrutta analisi avanzate, dall'apprendimento automatico e algoritmi quantitativi all'estrazione di dati e visualizzazioni dinamiche, per scoprire intuizioni azionabili e affrontare le sfide più complesse dell'organizzazione. Gestiamo l'intero ciclo di vita del modello, dall'analisi esplorativa all'implementazione finale. Collaborando con le parti interessate in tutti i dipartimenti della banca, inclusi rischio, retail e corporate banking, trasformiamo i dati in vantaggio strategico.
Responsabilità: Come Data Scientist, sarai responsabile dell'estrazione di intuizioni da grandi set di dati, dello sviluppo di modelli predittivi e della creazione di soluzioni basate sui dati per supportare le decisioni delle parti interessate e promuovere un'organizzazione più orientata ai dati. Collaborerai con team trasversali e internazionali per identificare opportunità, progettare esperimenti e comunicare efficacemente i risultati. Inoltre, supporterai il team nel distribuire i tuoi modelli in produzione, garantendo un'implementazione fluida ed efficace.
Requisiti:
- 2+ anni di esperienza professionale in data science, analytics o un campo correlato
- Forti competenze in Python/PySpark e esperienza con database relazionali utilizzando un linguaggio simile a SQL (preferibilmente SAS)
- Forti competenze con librerie e framework di machine learning (es. scikit-learn, pandas, numpy, matplotlib)
- Forti abilità di gestione dei dati e ingegneria delle caratteristiche
- Forti capacità comunicative per presentare intuizioni a stakeholder tecnici e non tecnici
- Laurea triennale o magistrale in Data Science, Informatica, Statistica, Matematica o un campo correlato
Competenze preferite:
- Portfolio attivo di progetti di data science su GitHub, Azure o piattaforme simili
- Esperienza con principi di programmazione orientata agli oggetti e flussi di lavoro Git
- Esperienza con piattaforme cloud come AWS, GCP o Azure
- Esperienza nel settore dei servizi finanziari o bancari
Condizioni di lavoro: Contratto di lavoro a tempo indeterminato, orario full time (37 ore settimanali), sede: Milano. Stipendio base annuale a partire da: Euro 37.000. Remunerazione variabile in linea con le politiche retributive applicabili.
I benefici di unirsi a ING: Oltre a far parte di un grande team, offriamo un ambiente di lavoro divertente e innovativo, stipendi competitivi e bonus basati sulle performance, buoni pasto, assicurazione sanitaria e contro gli infortuni, fondo pensione e piano welfare, culture diverse e mentalità innovative, programma internazionale di talenti, impegno per la sostenibilità, molte opportunità di formazione e sviluppo, momenti dedicati al benessere fisico e mentale, un giorno speciale di ferie per il tuo compleanno e acqua e caffè gratuiti in ufficio.
Il nostro impegno: La diversità è un elemento fondamentale della nostra cultura aziendale e ci impegniamo a creare un ambiente sicuro e inclusivo, basato sul rispetto reciproco e sul valore della diversità, offrendo pari opportunità lavorative a tutti i candidati qualificati.
Data Scientist datore di lavoro: ING Italia
ING è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e innovativo a Milano, dove i Data Scientist possono crescere professionalmente e contribuire a progetti significativi. Con opportunità di formazione continua, un forte impegno per la diversità e il benessere dei dipendenti, e un modello di lavoro flessibile, ING valorizza il talento e promuove una cultura inclusiva che incoraggia la crescita personale e professionale.
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 ING Italia
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di ING Italia! 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 ING Italia. 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 ING Italia. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso ING Italia
✨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.
