In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e fornisci insights per supportare le piattaforme di categoria.
- Azienda: Kering, leader globale nel settore del lusso con un focus sulla diversità.
- Benefit: Compenso competitivo, bonus annuale e vantaggi aziendali.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di apprendimento e sviluppo.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi in un momento chiave di trasformazione operativa e crescita professionale.
- Qualifiche: Laurea in discipline quantitative e esperienza in analisi dei dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 30000 - 30000 € per anno.
Il Gruppo Organizzazione Industriale è responsabile della trasparenza tra i Brand, supportando la mutualizzazione industriale e dei fornitori, e abilitando decisioni basate sui dati attraverso le Categorie. Kering Organizzazione Industriale sta attualmente cercando un Analista Dati Piattaforma Categoria, che riporterà al Responsabile delle Operazioni Strategiche.
La tua opportunità
Come Analista Dati Piattaforma Categoria, giocherai un ruolo chiave nel supportare le Piattaforme Categoria (Pelletteria, RTW, Scarpe, Conceria, Hardware Metallico) fornendo dati affidabili, analisi robuste e chiari approfondimenti sulle performance. Lavorerai a stretto contatto con la leadership della Piattaforma, il PMO della Piattaforma, il responsabile degli Acquisti Diretti/il responsabile degli Asset di Produzione Mutualizzati, fungendo da supporto per discussioni a livello di piattaforma su allocazione dei volumi, capacità e performance dei fornitori. Il ruolo è analitico e focalizzato sul supporto, senza proprietà diretta della strategia di approvvigionamento o dell'esecuzione del PMO.
Come contribuirai
- Raccogliere, consolidare e mantenere gli input di dati dei Brand, inclusi requisiti di volume, proposte di allocazione, riallocazioni e informazioni sulla capacità.
- Garantire l'accuratezza, la coerenza e la trasparenza dei dati della piattaforma tra i Brand e le Categorie, fungendo da punto di riferimento per l'affidabilità dei dati.
- Analizzare l'allocazione dei volumi e l'utilizzo della capacità tra asset interni, joint venture e fornitori, evidenziando rischi, colli di bottiglia e deviazioni.
- Segnalare le deviazioni di capacità degli asset interni dai piani di allocazione concordati al Responsabile degli Asset di Produzione Mutualizzati.
- Fornire visioni analitiche e simulazioni di scenario per supportare discussioni e decisioni a livello di piattaforma.
- Analizzare i dati sulle performance dei fornitori rispetto ai KPI operativi chiave, supportando il monitoraggio dei fornitori preferiti e il tracciamento delle performance nel tempo.
- Sviluppare, mantenere e migliorare i dashboard della piattaforma e i report KPI, principalmente utilizzando Power BI ed Excel.
- Preparare analisi e presentazioni chiare, pronte per l'esecutivo, a supporto della governance della Piattaforma e delle discussioni di allineamento.
- Supportare il PMO della Piattaforma e il responsabile degli Acquisti Diretti/il responsabile degli Asset di Produzione Mutualizzati fornendo dati strutturati, analisi e approfondimenti, senza proprietà delle decisioni o dell'esecuzione.
- Contribuire alla standardizzazione continua degli indicatori, della logica di reporting e dei modelli di dati tra Piattaforme e Brand.
- Supportare iniziative di miglioramento continuo volte ad aumentare la qualità dei dati, la trasparenza e l'efficacia analitica.
Chi sei
- Fortemente analitico, con la capacità di strutturare, analizzare e sintetizzare dati operativi e di fornitura complessi.
- Competente in Microsoft Excel, PowerPoint e Power BI; in grado di costruire e mantenere dashboard e report robusti.
- Comodo nel lavorare con cicli di dati ricorrenti (allocazione mensile, monitoraggio della capacità, tracciamento delle performance dei fornitori).
- Laurea magistrale in Ingegneria, Economia, Supply Chain, Operazioni, Statistica o discipline quantitative correlate.
- Esperienza pregressa in analisi dei dati, analisi operativa, supply chain, consulenza o ambienti analitici simili.
- Capacità di tradurre i dati in approfondimenti chiari e orientati al business per supportare i principali stakeholder.
- Attento ai dettagli, strutturato e affidabile, con un forte senso della disciplina dei dati.
- Proattivo e collaborativo, a proprio agio in un'organizzazione multi-brand e a matrice.
- Curioso e desideroso di apprendere all'interno di un modello operativo complesso e in evoluzione.
- Fluente in italiano e inglese; il francese è un plus.
Perché lavorare con noi?
Questa è un'opportunità unica per unirti a Kering in un momento chiave di trasformazione operativa e contribuire direttamente all'evoluzione del modello delle Piattaforme. Avrai accesso a stakeholder senior, sfide complesse tra brand e decisioni strategiche, mentre sviluppi forti competenze analitiche e aziendali all'interno di un gruppo di lusso globale leader.
Kering è impegnata nella diversità e nell'inclusione e nella fornitura di pari opportunità nell'occupazione. Crediamo che la diversità in tutte le sue forme - disabilità, età, colore, ascendenza, sesso, origine nazionale, orientamento sessuale, età, cittadinanza, stato civile, identità di genere e religione - arricchisca il luogo di lavoro. Apre opportunità per le persone di esprimere il proprio talento, sia individualmente che collettivamente, e aiuta a favorire la nostra capacità di adattarci a un mondo in cambiamento.
Come datore di lavoro che offre pari opportunità, accogliamo e consideriamo le candidature di tutti i candidati qualificati, indipendentemente dal loro background.
Cosa offriamo
CCNL Applicato: Contratto Collettivo Nazionale di Lavoro per gli Addetti alle Industrie Manifatturiere delle Pelli e Succedanei e Ombrelli e Ombrelloni.
Compenso indicativo iniziale: 30.000€ lordi annuali; opportunità di bonus annuale secondo l'accordo interno dell'azienda.
Benefici: oltre a quelli previsti dal Contratto Collettivo Nazionale di Lavoro applicabile e dalla legge, ulteriori benefici e iniziative possono essere offerti in conformità con le politiche aziendali (ad es. mensa aziendale, welfare ecc…)
KERING Category Platform Data Analyst datore di lavoro: Kering
Lavorare con Kering come Category Platform Data Analyst offre un'opportunità unica di contribuire a una trasformazione operativa in un gruppo di lusso globale. La nostra cultura aziendale promuove la diversità e l'inclusione, garantendo opportunità di crescita professionale attraverso l'esposizione a sfide complesse e decisioni strategiche. Offriamo un ambiente collaborativo e stimolante, con vantaggi competitivi e un pacchetto retributivo che include bonus annuali e ulteriori benefici, rendendo Kering un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
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.
