In sintesi
- Mansioni: Analizza dati complessi per migliorare la comprensione dei clienti e del business.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore tech con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Stipendio competitivo, opportunità di lavoro remoto e sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti reali e utilizza tecnologie all'avanguardia per fare la differenza.
- Qualifiche: Laurea in ingegneria informatica o campo STEM, conoscenze di Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 20 - 45 € per ora.
Il CRM Data Scientist è responsabile dell'analisi di grandi quantità di informazioni e dati (anche non strutturati) al fine di proporre modelli che migliorino la comprensione dei fenomeni relativi ai clienti e al business in generale (prodotto, retail, comunicazioni, stile). Il CRM Data Scientist ha, tra i suoi obiettivi, quelli di:
- modellare questioni antropologiche complesse;
- identificare risultati e intuizioni rilevanti e pertinenti attraverso l'uso di tecniche statistiche, algoritmiche, di estrazione e visualizzazione dei dati;
- integrare e preparare set di dati ampi e variati;
- progettare database mirati e ambienti di calcolo coerenti con gli scopi dell'analisi;
- comunicare i risultati.
Il CRM Scientist gestisce anche progetti ad hoc per identificare i modelli da utilizzare per testare ipotesi e svolgere data mining, oltre a stabilire la validità delle nuove attività di marketing relazionale verso i clienti e determinare il valore, nel tempo, delle pratiche lanciate nei diversi segmenti di mercato. Riporta direttamente al Direttore CRM.
Qualifiche
- Progetta e realizza analisi quantitative che si traducono in intuizioni azionabili in termini di azioni di marketing relazionale con i clienti.
- Conosce e comprende la logica di acquisizione e coinvolgimento dei clienti e il relativo funnel analitico.
- Sviluppa nuove conoscenze dall'analisi dei dati utilizzati per ispirare decisioni e guidare il business.
- Presenta dati e analisi in modo efficace agli stakeholder interni.
- Capitalizza sull'uso di intuizioni, risultati, set di dati e modelli statistici per varie esigenze aziendali.
- Si occupa della pre-elaborazione di una struttura di analisi più adeguata rispetto agli obiettivi fissati.
- Utilizza strumenti di machine learning (CLTV/Propensity) e tecniche statistiche per produrre soluzioni a problemi emergenti.
- Effettua test di ipotesi e ricerche da cui sviluppare prototipi di analisi.
- Rimane aggiornato su nuovi strumenti e tecniche di analisi dei dati.
- Promuove lo sviluppo di formazione/apprendimento del ruolo attraverso attività di apprendimento digitale e collaborativo finalizzate all'innovazione e al miglioramento dell'efficacia e dell'efficienza delle proprie responsabilità.
- Promuove, adotta e sviluppa l'uso delle tecnologie digitali all'interno della propria funzione in relazione sia alla gestione del processo sia ai rapporti con interlocutori interni ed esterni coinvolti nel business.
- Adotta comportamenti significativi e promuove azioni legate allo Sviluppo Sostenibile, inteso come l'interconnessione di pratiche orientate alla Cura Ambientale, ai Processi Aziendali e alla Comunità Organizzativa.
Informazioni aggiuntive
- Laurea in Ingegneria Informatica, Informatica o in un campo STEM.
- Conoscenza di Python e SQL.
- Conoscenza di base degli strumenti di visualizzazione dei dati.
- Conoscenza di Big Query.
Data Scientist - Internship datore di lavoro: Max Mara Fashion Group
Lavorare come Data Scientist in questa azienda offre un ambiente stimolante e innovativo, dove la cultura del lavoro è incentrata sulla collaborazione e sulla crescita professionale. I dipendenti hanno accesso a opportunità di formazione continua e possono contribuire attivamente a progetti significativi che influenzano le strategie aziendali. Inoltre, la posizione è situata in una località dinamica, che favorisce un equilibrio tra vita lavorativa e personale, rendendo l'esperienza lavorativa ancora più gratificante.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Max Mara Fashion Group
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist - Internship
✨Partecipa a hackathon e competizioni di data science
Questi eventi sono fantastici per mostrare le tue abilità pratiche e creare connessioni nel settore. Inoltre, possono darti visibilità e permetterti di lavorare su progetti reali che puoi includere nel tuo portfolio.
✨Esplora le università e gli eventi di networking
Spesso ci sono fiere del lavoro e eventi di networking organizzati nelle università. Controlla il calendario della tua università e partecipa a questi eventi: potresti incontrare recruiter di Max Mara Fashion Group o di altre aziende interessate a tirocinanti come te!
✨Crea un progetto di data science da presentare
Lavora su un progetto personale, magari analizzando un dataset interessante e creando visualizzazioni coinvolgenti. Questo non solo ti aiuterà a praticare le tue competenze, ma sarà anche un eccellente argomento di discussione durante i colloqui.
✨Non dimenticare le piattaforme online e le community
Unisciti a gruppi di data science su LinkedIn o piattaforme come GitHub. Condividi le tue esperienze, chiedi feedback e cerca opportunità di tirocinio. La comunità è spesso molto disponibile a dare una mano!
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Data Scientist - Internship
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Sottolinea le tue competenze tecniche!:Quando prepariamo il tuo CV per un tirocinio in Data Science, non dimenticare di evidenziare le tue competenze in programmazione (Python, R) e la tua esperienza con strumenti di analisi dati come Pandas o NumPy. Assicurati di citare anche eventuali progetti pratici o corsi online che hai completato.
Mostra la tua curiosità!:Nel tuo cover letter, parlaci della tua passione per i dati e del perché vuoi intraprendere un tirocinio in Data Science con Max Mara Fashion Group. Sottolinea la tua voglia di imparare e come pensi di contribuire al loro team.
Aggiungi un progetto nel tuo portfolio!:Se hai lavorato su progetti interessanti, come l'analisi di dataset reali o la creazione di modelli predittivi, non dimenticare di includerli nel tuo portfolio. Un legame con progetti pratici può far brillare la tua applicazione rispetto ad altri candidati.
Affronta il tuo CV con strategia!:Fai attenzione alla formattazione del tuo CV: mantienilo chiaro e conciso. Utilizza bullet points per le esperienze, mettendo in evidenza i risultati concreti che hai ottenuto con i tuoi progetti e come puoi applicare questi successi in Max Mara Fashion Group.
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Max Mara Fashion Group
✨Metti in mostra le tue capacità analitiche
Preparati a presentare alcuni progetti di data science che hai realizzato durante gli studi o in progetti personali. Potresti dover discutere le tecniche di analisi dei dati che hai utilizzato, come regression analysis o clustering, e i risultati che hai ottenuto. Questo mostrerà al tuo intervistatore che sai applicare la teorìa alla pratica!
✨Padroneggia i linguaggi di programmazione
Assicurati di avere una buona padronanza di Python o R, poiché potrebbero chiederti di scrivere codice durante l’intervista. Fai pratica con funzionalità comuni, come librerie di manipolazione dei dati (pandas o dplyr) o tecniche di machine learning (scikit-learn). Non dimenticare di spiegare il tuo ragionamento mentre codifichi!
✨Sii curioso e dimostra voglia di imparare
Essere in tirocinio significa apprendere e crescere! Mostra al tuo potenziale datore di lavoro, Max Mara Fashion Group, che sei aperto a nuove esperienze e sfide. Fai domande sulle tecnologie e sugli strumenti in uso, questo dimostrerà che sei motivato e desideroso di svilupparti nel ruolo di data scientist.
✨Analizza i dati per trovare trend
Potresti essere guidato attraverso un caso pratico dove ti verrà chiesto di analizzare un dataset. Pratica l’abilità di estrarre insight significativi dai dati. Dimostra come puoi identificare tendenze e proporre strategie basate sui dati stessi; questo è ciò che fa un vero data scientist!
