In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e crea report per supportare decisioni aziendali strategiche.
- Azienda: Fintech innovativa con una missione di migliorare il benessere finanziario.
- Benefit: Salario competitivo, assicurazione sanitaria, opportunità di sviluppo professionale e eventi sociali in ufficio.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita e lavoro flessibile.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza nel mondo degli investimenti con tecnologie all'avanguardia.
- Qualifiche: Esperienza in analisi dei dati e competenze in SQL richieste.
La retribuzione prevista è compresa tra 32000 - 40000 € per anno.
We are a rapidly growing pan-European digital wealth manager, serving over 167,000 active investors with more than £5.5 billion invested on our platform.
We began in Milan in 2011 with the purpose to help more people improve their financial well-being by making personal investing simple and accessible through technology.
Fast forward to today, and we are recognised as one of the most innovative fintechs, headquartered in the heart of London.
With a team of 220+ people across 4 offices in Italy and the UK, we are proudly backed and funded by major partners including Poste Italiane, Cabot Square Capital, United Ventures, and Allianz.
Our vision
Our vision is to combine passion, expertise, and technology to provide best-in‑class investment solutions and advice that protects and grows client wealth over time.
Our Core Values
We’ve built our business on three Principles
- Relationships are our first asset: We’re one team, built on trust, honesty, and transparency. We value our relationships above all else.
- Trust drives success: We give each other the space to grow. We empower our employees to succeed, so they can make a real impact.
- Our customers dream big, just like us: We see the bigger picture and we make sure our customers see it, too.
We’re always focused on the best outcomes for our clients and for each other, no matter what the goal, or how big the dream
What this means in practice
At Moneyfarm, our success comes from the impact each of us makes.
We move with purpose, urgency, and ambition, focused on delivering outcomes that matter for our clients and our business.
Everyone is empowered to take ownership, challenge the status quo, and turn bold ideas into results.
As we evolve, we embrace AI as a catalyst for sharper thinking, smarter decisions, and even greater impact.
Our diversity makes this possible.
Different perspectives, backgrounds, and experiences fuel our creativity and drive better decisions — it’s our competitive edge.
We value people for who they are and their unique strengths: that's why we offer flexible ways of working to support them in doing their best work.
About the role
Are you excited about making a real impact on the way Moneyfarm makes decisions?
If you are an engineering‑minded data analyst ready to get hands‑on on a Data Platform supercharged with AI this role is for you.
You will join Moneyfarm’s Data Team as a Data Analyst working closely with either product verticals (Trading, Wealth, Pension, Acquisition) or CEO office.
You will act as the Data Enabler for your working group, turning raw data into trusted, well‑defined information that product managers, business stakeholders (including C‑level) and engineers can act on autonomously.
With surface‑level output produced by AI, your job will be to orchestrate that work and be accountable for it: reviewing code, creating data models, writing tests, and curating the context our AI agents rely on.
You will own the analytical narrative and KPIs of your area and safeguard the quality of its data.
Main Responsibilities
- Build a profound understanding of the business context you will be embedded into.
- Direct AI tools to build queries, dashboards and reports, and take full accountability for the output.
- Design, build and maintain analytics‑ready DBT data models, applying software‑engineering best practices to analytics code.
- Own the design, definitions, implementation and exhibition of KPIs and metrics for your working group.
- Act as an Data Enabler with your stream aligned group, facilitating access to data and analysis adjusting to different levels of support for different stakeholders.
- Foster trust towards Data Analytics outputs: proactively catch and handle data quality issues.
- Refine loosely defined questions into structured analysis plans with clear scope, timelines and tradeoffs.
Investigate and interpret data to generate insights that inform business decisions.
- Contribute the evolution of our Data Platform, with a focus on its AI capabilities: curate the semantic layer, build skills, explore opportunities for further enhancements.
- ~2 years of relevant work experience in data analytics or related areas.
- BSc or higher degree in a quantitative discipline (Data Science, Statistics, Economics, Engineering, Computer Science or similar).
- Experience in fintech / wealth management is a plus.
Skills
- Strong curiosity in exploring data and extracting meaningful insights, supported by attention to detail.
- Sound statistical reasoning and commercial awareness; able to connect analysis to the business decision it supports.
- Strong SQL is essential. DBT, Airflow and Python are strong plus.
- Strong experience with BI tools: Tableau, Metabase, Looker and similar. Strong familiarity with spreadsheets.
- Solid software‑engineering fundamentals: version control (Git), branching, code review, CI/CD, CLI usage.
- Comfortable reading, reviewing and refactoring analytical code.
- AI fluency: able to direct AI effectively, detect and handle hallucinations.
- Excellent written and verbal communication with non‑technical stakeholders; able to lead with the \"so what\", not just the method.
- Ability to work autonomously across multiple stakeholders, balancing quality and delivery in an iterative environment.
- Fluency in English is essential (most stakeholders are UK‑based).
Level & Compensation
We apply CCNL Credito and based on candidate's experience and skills, we will assign the title of
Analytics Professional .
Salary range: €32,000 – €40,000 gross/year + bonus, based on experience/competences demonstrated.
This role is based in our Milan or Cagliari office and our smart working policy requires as a minimum 2 days of in‑office presence per week.
For this role, please upload your CV in English.
- Health Insurance, Wellness plan
- Fee free investments on Moneyfarm platform
- Career development opportunities
- Training opportunities
- Regular office social events
- #J-18808-Ljbffr
Data Analyst datore di lavoro: Moneyfarm
Moneyfarm è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro stimolante e innovativo nel cuore di Milano o Cagliari. Con una forte enfasi sulla crescita professionale, i dipendenti hanno accesso a opportunità di sviluppo della carriera e formazione continua, oltre a un piano di benessere e investimenti senza commissioni sulla piattaforma Moneyfarm. La nostra cultura aziendale si basa su fiducia, collaborazione e diversità, permettendo a ciascun membro del team di avere un impatto reale e significativo sul nostro successo collettivo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analyst
✨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 Moneyfarm
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Moneyfarm! 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 Analyst
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 Moneyfarm. 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 Moneyfarm. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Moneyfarm
✨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.
