In sintesi
- Mansioni: Collabora con team e clienti per risolvere sfide complesse attraverso soluzioni analitiche.
- Azienda: Oliver Wyman, leader nel settore della consulenza con una cultura orientata alla crescita.
- Benefit: Stipendio competitivo, bonus discrezionali, assicurazione supplementare e auto aziendale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale e coaching.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti impattanti in vari settori e viaggia a livello internazionale.
- Qualifiche: Laurea in un campo quantitativo e competenze di programmazione in Python o R.
La retribuzione prevista è compresa tra 62100 - 75900 € per anno.
Overview
In this role, you will join Oliver Wyman’s Data & Analytics team to deliver data-driven solutions for clients across finance, climate, and other sectors.
You’ll design analytical approaches, build prototypes, and assess their effectiveness while collaborating with colleagues and clients at all levels.
You’ll work on impactful projects that apply ML, NLP, and analytics to real business challenges, contributing to client outcomes and team growth.
This role offers exposure to diverse industries, international travel, and a supportive, growth-oriented culture.
- Retribuzione / Benefits
- base salary plus discretionary bonus
- supplementary insurance package
- car allowance or company car
- Wellhub subscription
- employee discounts
- EAP and milestone leave
- Responsabilità
- Collaborate with colleagues and clients to solve complex challenges from day one
- Design tailored analytical solutions and prototypes for client contexts
- Assess prototype effectiveness and iterate based on feedback
- Engage in client discussions to share ideas and explain analytical concepts
- Implement analytics tools and models to support decision making
- Participate in projects across multiple industries, applying NLP, ML, and statistical methods
- Contribute to a learning culture with coaching and career guidance
- Support business development activities through clear communication of insights
- Requisiti fondamentali
- Quantitative degree (Bachelor/Master/Ph D) in a relevant field
- Data-driven mindset with ability to translate analytics to clients
- Programming skills in Python or R; willingness to expand technical toolkit
- Strong teamwork and resilience in a dynamic environment
- Excellent English and Italian communication (verbal and written)
- Interest or experience in financial services and risk management (advantage)
- Minimum 2 years of experience in specialised consulting, top-tier banks, or financial institutions
- teamwork
- resilience
- clear communication
- Python
- R
- data analysis
Oliver Wyman – Data & Analytics - Senior Analyst - Italy datore di lavoro: Marsh & McLennan Companies
Oliver Wyman è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo nel settore della consulenza. I dipendenti possono beneficiare di opportunità di crescita professionale attraverso progetti impattanti in vari settori, viaggi internazionali e una cultura aziendale orientata al supporto e all'apprendimento continuo. Con un pacchetto retributivo competitivo e vantaggi come assicurazione supplementare e sconti per i dipendenti, lavorare in Italia con Oliver Wyman significa contribuire a soluzioni innovative mentre si sviluppano competenze preziose.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Marsh & McLennan Companies
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Oliver Wyman – Data & Analytics - Senior Analyst - Italy
✨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 Marsh & McLennan Companies
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Marsh & McLennan Companies! 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 Oliver Wyman – Data & Analytics - Senior Analyst - Italy
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 Marsh & McLennan Companies. 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 Marsh & McLennan Companies. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Marsh & McLennan Companies
✨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.
