In sintesi
- Mansioni: Analizza e monitora le performance di prodotti e campagne, automatizzando processi chiave.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore digitale con focus su crescita e automazione.
- Benefit: Opportunità di crescita, accesso diretto ai decisori e un ambiente dinamico.
- Altre informazioni: Lavoro full-time a Milano, in un team collaborativo e stimolante.
- Perché questo lavoro: Definisci come l'azienda utilizza i dati e fai la differenza fin da subito.
- Qualifiche: Esperienza con Meta Ads, Google Ads, GA4/GTM e competenze in SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 47250 - 57750 € per anno.
Cerchiamo un/una Growth Analytics & Automation Specialist per costruire l'ossatura dati dei nostri business digitali. La preghiamo di leggere attentamente i seguenti dettagli prima di inviare la sua candidatura. Creiamo, lanciamo e scaliamo prodotti B2C e B2B attraverso il performance marketing, e ora vogliamo alzare l'asticella su come usiamo dati e automazione per prendere decisioni. Non cerchiamo qualcuno che si limiti a costruire dashboard. Cerchiamo una persona che gestisca il dato end-to-end e che si chieda di continuo: cosa sta succedendo? Perché? Cosa facciamo al riguardo? E, quando possibile, come lo automatizziamo?
Di cosa ti occuperai:
- Monitorare e analizzare le performance di prodotti, campagne, funnel e checkout
- Presidiare KPI come CAC, CPA, ROAS, MER, tasso di conversione, LTV, retention e churn
- Verificare e correggere problemi di tracciamento e attribuzione su piattaforme adv, CRM, checkout e payment processor
- Costruire dashboard e sistemi di alert per il management e i team performance
- Indagare le anomalie e risalire alle cause reali, senza fermarti ai sintomi
- Lavorare a stretto contatto con gli sviluppatori per migliorare tracciamento e flusso dei dati
- Individuare le attività manuali e ripetitive e contribuire ad automatizzarle: dall'insight all'azione
Cosa cerchiamo:
- Esperienza pratica e solida con Meta Ads, Google Ads, GA4/GTM
- SQL e ottime capacità di analisi dei dati
- Esperienza nella creazione di dashboard e reportistica BI
- Una reale comprensione tecnica di come i dati vengono generati, raccolti e archiviati
- Curiosità, ragionamento lucido e capacità di entrare velocemente in sistemi sconosciuti
Nice to have:
- Python, tracciamento server-side, Meta CAPI, BigQuery/data warehouse, webhook, strumenti di automazione, sperimentazione e anomaly detection.
Perché questo ruolo:
- Accesso diretto sia a chi prende le decisioni di business sia a chi costruisce i sistemi.
- Responsabilità che cresce, non solo una lista di task che si allunga.
- L'occasione di definire fin da subito il modo in cui l'azienda usa i dati.
Milano | In sede | Full-time | Inglese professionale richiesto
Come candidarsi:
Inviaci il tuo CV insieme a una breve storia: raccontaci un problema reale che hai scoperto grazie ai dati (un bug di tracciamento, una campagna che sembrava funzionare ma non era così, un'automazione che hai costruito). Cosa hai notato, cosa hai fatto e com'è andata a finire.
L'annuncio è rivolto a candidati di tutti i generi (L. 903/77 e L. 125/91).
Data Scientist - Growth e Automazione datore di lavoro: Koonei
Koonei è un datore di lavoro eccezionale che promuove una cultura di innovazione e creatività, offrendo ai propri dipendenti l'opportunità di lavorare in un ambiente stimolante e collaborativo. Con un forte focus sulla crescita professionale, i membri del team possono sviluppare le proprie competenze attraverso progetti significativi e feedback costruttivi. Inoltre, la posizione di Stratega Creativo DTC ad Alto Impatto consente di avere un impatto diretto sulle performance aziendali, rendendo ogni contributo prezioso e riconosciuto.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist - Growth e Automazione
✨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 Koonei
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Koonei! 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 - Growth e Automazione
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 Koonei. 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 Koonei. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Koonei
✨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.
