In sintesi
- Mansioni: Analizza dati per decisioni strategiche in moda e accessori.
- Azienda: KERING, leader nel settore della moda con un forte impegno per la diversità.
- Benefit: Stipendio competitivo, bonus annuale, mensa aziendale e iniziative di welfare.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Unisciti a un team innovativo e contribuisci a migliorare l'efficienza operativa.
- Qualifiche: Esperienza in analisi dati e competenze in Excel e Power BI.
La retribuzione prevista è compresa tra 81000 - 99000 € per anno.
Overview
As a Category Platform Data Analyst, you enable data-driven decisions for Leather Goods, RTW, Shoes, Tannery, and Metal Hardware platforms.
You will provide reliable data, analyses, and executive-ready insights to platform leadership and PMO, focusing on volume allocation, capacity, and supplier performance.
Your work supports governance, standardization, and continuous improvement of platform data and reporting.
This role combines analytics with cross-brand collaboration to drive operational efficiency and transparency.
- Retribuzione / Benefits
- Starting gross salary: 30 000 per year
- Annual bonus opportunity
- Company canteen
- Welfare initiatives
- Benefits in line with national collective agreement
- Diversity and inclusion commitment
- Responsabilità
- Collect and consolidate data inputs (volume requirements, allocations, capacity)
- Ensure data accuracy and transparency across Brands and Categories
- Analyze volume allocation and capacity utilization, highlighting risks and deviations
- Report capacity deviations to the Mutualized Production Assets Lead
- Provide analytical views and scenario simulations for platform discussions
- Analyze supplier performance data across key KPIs
- Develop and maintain platform dashboards and KPI reporting (Power BI, Excel)
- Prepare executive-ready analyses and presentations for Platform governance
- Support PMO and procurement leads with structured data and insights
- Contribute to standardization of indicators, reporting logic, and data models
- Support continuous improvement initiatives to enhance data quality and analytics
- Requisiti fondamentali
- Strong analytical mindset with ability to structure complex data
- Proficient in Excel, Power Point, and Power BI; building dashboards and reports
- Experience with recurring data cycles (monthly allocation, capacity monitoring, supplier tracking)
- Master’s degree in a quantitative field
- Previous experience in data analysis, operations analytics, supply chain, or consulting
- Ability to translate data into business insights for senior stakeholders
- Detail-oriented, reliable, with strong data discipline
- Proactive and collaborative in a multi-brand, matrix organization
- Curious and able to learn in a complex operational model
- Fluent in Italian and English; French is a plus
- Analytical thinking
- Communication with senior stakeholders
- Collaboration in cross-brand environments
- Power BI
- Excel
- Power Point
KERING Category Platform Data Analyst datore di lavoro: Kering
Kering è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e dinamico nel cuore della moda di lusso a Trecate. Con un forte impegno per lo sviluppo del talento e la mobilità interna, i dipendenti hanno l'opportunità di crescere professionalmente mentre contribuiscono a un gruppo globale che valorizza la creatività e la sostenibilità. Inoltre, Kering promuove una cultura della diversità, garantendo che ogni voce sia ascoltata e apprezzata.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere KERING Category Platform 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 Kering
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Kering! 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 KERING Category Platform 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 Kering. 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 Kering. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Kering
✨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.
