At Lexroom.ai, we set the bar for legal AI—clear, fast, and built for trust.
In just a few years, what began as an idea has become a reliable platform adopted by thousands of legal professionals across Europe.
Our mission is clear: make the law faster, clearer, and more reliable, giving lawyers, law firms, and companies the time and confidence to focus on what truly matters.
We’re scaling rapidly, backed by top-tier investors and a world-class team dedicated to rigor, clarity, and impact.
Today, Lexroom is a trusted partner, shaping the future of legal AI with discipline and purpose.
Why Lexroom.ai?
- Shape the Standard: Be part of the team setting the benchmark for legal AI in Europe.
- Work with the Best: Collaborate with exceptional colleagues in a culture that values competence, curiosity, and ambition.
- Deliver Meaningful Results: Your work will directly influence how legal professionals operate—faster, clearer, and more efficiently.
At Lexroom.ai, we leave buzzwords behind. Here, you’ll build something that lasts: a trusted platform, a strong reputation, a new standard for the legal world.
What You’ll Do
- Own the data transformation layer from raw sources to trusted, documented datasets—designing and maintaining a dbt project on BigQuery with staging, intermediate, and mart layers.
- Model product analytics events (user interactions, feature adoption, feedback signals), engineering metrics, and business KPIs into reliable, self-service data models.
- Build and maintain the data foundations powering our dashboards, decisions, and team health metrics.
- Implement data quality frameworks: tests, freshness checks, anomaly detection, and clear ownership and SLAs on key datasets.
- Collaborate with engineers to improve event tracking and data contracts at the source (Pub/Sub, application events).
- Create and curate dashboards and semantic layers that Product, CS, and Sales teams can query directly—enabling true self-service analytics.
- Partner with the AI & Search Platform team to instrument and measure model performance, feedback loops, and benchmark results.
- Support Product teams with ad-hoc analysis: feature impact, user segmentation, satisfaction trends, and power-user behavior.
What You’ll Bring
- 3+ years of experience in analytics engineering, data engineering, or a data analyst role with a strong engineering mindset.
- Expert SQL skills and hands-on experience with dbt (dbt Core or dbt Cloud).
- Solid experience with BigQuery or comparable cloud data warehouses (Snowflake, Redshift).
- Strong understanding of dimensional modeling, data testing, and documentation-as-code practices.
- Comfortable working in a Python ecosystem (scripting, basic ETL, notebooks for exploration).
- Experience building data models that serve multiple stakeholders (product, engineering, business).
- Fluent English; Italian is a strong plus.
Nice to Have
- Experience with event-driven architectures (Pub/Sub, Kafka) and streaming data.
- Familiarity with Elasticsearch, Pinecone, or vector databases.
- Exposure to engineering metrics (DORA, PR analytics) or developer productivity measurement.
- Experience with BI/visualization tools (Retool, Looker Studio, Metabase).
- Interest in AI/ML model evaluation and LLM output quality measurement.
- Previous experience in legal-tech, RegTech, or B2B SaaS.
What Sets Us Apart
An Exceptional Team
At Lexroom.ai, you’ll work alongside top talent in tech and legal AI.
Our focused teams operate with purpose and autonomy, so every contribution delivers visible results.
You’ll collaborate with people who pair innovation with rigor, curiosity with discipline, ambition with depth.
A Foundational Role
This is our first dedicated analytics hire. You won’t inherit a legacy stack or fight bureaucracy—you’ll design the analytics function from scratch with direct executive sponsorship, a modern stack (BigQuery, dbt, Pub/Sub, Python, GCP), and real strategic impact from day one.
Growth that Matters
We hire exceptional people to make a difference—and we give them space to lead.
Your work will shape the future of legal technology and set new standards for the field.
Impact is defined by vision and execution, not by age or title. If you’re ready to take responsibility, you’ll find real opportunities to grow and lead high-stakes projects.
Rewarding Your Contribution
We value excellence and share success:
- Annual Salary Range: €45,000 – €70,000
- Equity Package: Align your growth with the company’s long-term success.
Benefits That Matter
- Hybrid Work: Flexibility to balance remote work with in-person collaboration at our Milan HQ.
- Health Insurance: Comprehensive coverage to ensure peace of mind.
- Meal Vouchers: Daily support to make your lunch breaks easier.
- Performance Bonuses: Rewards tied directly to measurable results.
- Team Retreats & Off-sites: Dedicated time to connect, collaborate, and spark bold ideas.
At Lexroom.ai, ambition meets discipline and purpose. We’re not just building a product—we’re setting a new standard for the legal world. If you’re ready to contribute to something lasting and meaningful, we’d love to hear from you.
Compensation Range: €45K - €70K
Analytics Engineer datore di lavoro: Lexroom.ai
Lexroom è un datore di lavoro eccezionale che offre un ambiente stimolante e innovativo per i professionisti delle vendite B2B nel settore legale. Con un team di talenti di alto livello e una cultura che valorizza la crescita personale e professionale, i dipendenti hanno l'opportunità di influenzare direttamente il futuro della tecnologia legale. Inoltre, la flessibilità del lavoro ibrido e i benefici competitivi, come assicurazione sanitaria e bonus sulle performance, rendono Lexroom un luogo ideale per costruire una carriera significativa e gratificante a Milano.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Analytics Engineer
✨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 Lexroom.ai
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Lexroom.ai! 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.
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 Lexroom.ai. 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 Lexroom.ai. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Lexroom.ai
✨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.
