In sintesi
- Mansioni: Lavora su modelli di Marketing Mix Modeling e automazione con tecniche di Machine Learning.
- Azienda: MC Engineering, una società di consulenza informatica innovativa e dinamica.
- Benefit: Retribuzione competitiva, lavoro full remote e opportunità di crescita professionale.
- Altre informazioni: Ambiente collaborativo e orientato all'innovazione, dove il tuo contributo è valorizzato.
- Perché questo lavoro: Unisciti a noi per fare la differenza nel settore Data Science & Marketing Analytics.
- Qualifiche: Laurea o diploma tecnico e almeno 2 anni di esperienza in Marketing Mix Modeling.
La retribuzione prevista è compresa tra 32000 - 38000 € per anno.
MC Engineering è una dinamica società di consulenza informatica, con sedi a Torino, Milano, Roma e Bari. Lavoriamo a stretto contatto con realtà innovative nel mondo ICT, portando avanti progetti che spaziano tra vari settori. Per noi, le persone sono al centro di tutto: puntiamo su un continuo aggiornamento, sulla crescita costante e sull’eccellenza, per affrontare insieme sfide innovative e fare la differenza nel nostro settore.
Come Data Scientist avrai l’opportunità di lavorare su un progetto in ambito Media, occupandoti in completa autonomia della gestione di modelli di Marketing Mix Modeling (MMM e MMM Optimizer). Curerai lo sviluppo e l’automazione dei modelli tramite tecniche di Machine Learning in ambiente Databricks, contribuendo all’evoluzione delle soluzioni analitiche a supporto delle decisioni di business. Opererai in un contesto collaborativo e strutturato, orientato alla qualità e all’innovazione, dove il tuo contributo sarà valorizzato attraverso un percorso di crescita professionale.
Requisiti
- Formazione: Laurea o diploma tecnico.
- Esperienza: Richiesti almeno 2 anni di precedente esperienza nel ruolo o con mansioni analoghe. Richiesta esperienza concreta in Marketing Mix Modeling e autonomia operativa.
Competenze Richieste
- Esperienza specifica in Marketing Mix Modeling (MMM e MMM Optimizer)
- Competenze di Machine Learning per l’automazione dei modelli in ambiente Databricks
- Capacità di gestire il progetto in completa autonomia
- Richiesta ottima conoscenza della lingua inglese.
Modalità e/o Sede di Lavoro
Full remote.
Completano il profilo
- Un’elevata attitudine al lavoro in team
- Doti di precisione e flessibilità mentale
- Capacità proattiva nella gestione delle problematiche professionali
Cosa offriamo
Inserimento in organico con un inquadramento commisurato all’esperienza professionale pregressa e una retribuzione in linea con le reali capacità del candidato. Retribuzione Da € 32.000 a € 38.000.
Se sei una persona appassionata di tecnologia, desiderosa di crescere in un ambiente che promuove l’eccellenza nel settore Data Science & Marketing Analytics, questa è l’occasione che fa per te! Unisciti a MC Engineering: dove le idee diventano innovazione!
Data Scientist - Marketing Mix Modeling datore di lavoro: MC Engineering
MC Engineering è un eccellente datore di lavoro che valorizza le persone e promuove un ambiente di lavoro innovativo e collaborativo. Offriamo opportunità di crescita continua e formazione nel settore ICT, con un focus sulla qualità e sull'eccellenza. Lavorando a Milano, avrai accesso a progetti stimolanti e la possibilità di contribuire attivamente a iniziative ad alto valore aggiunto, il tutto in un contesto ibrido che favorisce l'equilibrio tra vita professionale e personale.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist - Marketing Mix Modeling
✨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 MC Engineering
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di MC Engineering! 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 - Marketing Mix Modeling
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 MC Engineering. 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 MC Engineering. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso MC Engineering
✨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.
