In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni di data science e analisi per clienti globali.
- Azienda: QuantumBlack, AI by McKinsey, leader nell'innovazione tecnologica.
- Benefit: Stipendio competitivo, pacchetto di benefici completo e cultura di apprendimento.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale a livello globale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti reali e fai la differenza con l'AI responsabile.
- Qualifiche: Laurea in informatica o campi correlati; esperienza in programmazione e data science.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 110000 € per anno.
Overview
As a Data Scientist at Quantum Black, you will work within multi-disciplinary teams to turn data into real-world impact for global clients.
You will develop advanced modeling and analytics solutions, collaborating with clients and internal experts to drive data-driven decisions.
You’ll tackle diverse data challenges, scale solutions securely, and contribute to responsible AI and best practices.
This role offers continuous learning, mentorship, and exposure to a global, diverse environment with opportunities to influence major client outcomes.
- Retribuzione / Benefits
- competitive salary
- comprehensive benefits package
- world-class learning and apprenticeship culture
- mentorship and professional development
- global collaboration across 65+ countries
- Responsabilità
- Develop high-quality data science solutions and analytics products for diverse industries
- Collaborate with client teams and internal experts to present findings and provide actionable recommendations
- Design and implement data-driven strategies aligned with client goals and industry best practices
- Stay current with data science tools and technologies, contributing to innovation and proprietary methodologies
- Ensure solutions are scalable, secure, and ethically responsible, with clear stakeholder communication
- Requisiti fondamentali
- Bachelor, Master, or Ph D in computer science, machine learning, applied statistics, mathematics, engineering, or related field
- Up to 2 years of programming or data science experience; strong potential welcomed
- Strong foundation in statistics and data analysis
- Proficiency in Python required; experience with R, SQL, or Spark valued
- Familiarity with Gen AI concepts (LLMs, embeddings, RAG, prompt engineering) desirable
- Knowledge of Tensor Flow or Py Torch; Hadoop experience a plus
- Familiarity with LLM toolsets (Langchain, llamaindex) a plus
- Experience with cloud platforms (AWS, GCP, Azure) a plus
- Strong verbal and written communication in Italian; English proficiency required; additional languages a plus
- strong communication skills
- team collaboration
- stakeholder engagement
- Python
- SQL
- R
Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey datore di lavoro: McKinsey & Company
Lavorare come Consultant nel Programma di Eccellenza Operativa offre un ambiente stimolante e ricco di opportunità per la crescita professionale. Con un forte focus sulla formazione continua, mentorship e una cultura etica, i dipendenti possono sviluppare le proprie competenze in un contesto internazionale, collaborando con colleghi provenienti da diverse esperienze. Inoltre, la possibilità di assegnazioni transfrontaliere in Europa arricchisce ulteriormente l'esperienza lavorativa, rendendo questa azienda un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di McKinsey & Company
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist - QuantumBlack, AI by McKinsey
✨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 McKinsey & Company
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di McKinsey & Company! 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 - QuantumBlack, AI by McKinsey
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 McKinsey & Company. 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 McKinsey & Company. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso McKinsey & Company
✨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.
