In sintesi
- Mansioni: Analizza i dati dei pagamenti online per identificare tendenze e miglioramenti.
- Azienda: LuxExperience, leader nel lusso digitale con un ambiente collaborativo.
- Benefit: Fino a 35 giorni di ferie, sconti, lavoro ibrido e supporto al benessere.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Unisciti a un team innovativo e fai la differenza nel mondo del lusso.
- Qualifiche: Esperienza in Data Analytics e competenze in strumenti di visualizzazione dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 33000 - 33000 € per anno.
LuxExperience è il principale gruppo di lusso digitale multi-brand e la destinazione per lo shopping online per gli appassionati di lusso in tutto il mondo. Per supportare il nostro team di Pagamenti, stiamo cercando un Payment Data Analyst (f/m/d) da inserire nel nostro ufficio di Milano.
Oltre a uno stipendio competitivo, possiamo offrirti:
- Fino a 35 giorni di ferie (inclusi vacanze e ROL), a seconda della lunghezza del servizio, partendo da 26 giorni
- Sconto per i dipendenti fino al 40%
- Ufficio mobile con fino al 20% delle ore contrattuali totali (salvo disponibilità di lavoro e posizione)
- 10 giorni/anno di ufficio mobile all'estero nei paesi dell'UE (salvo disponibilità di lavoro e posizione)
- Corsi di lingua
- Supporto individuale per la salute mentale e il benessere (ad es. compatibilità tra lavoro e vita familiare)
- Accesso a una piattaforma di benefici aziendali con offerte e sconti speciali
- Ticket ristorante
- Indennità annuale welfare esente da tasse da spendere su un'ampia gamma di prodotti e servizi per te e la tua famiglia (requisiti di anzianità applicabili)
- Piano di acquisto azionario per i dipendenti
- Giornata sociale
Ecco una panoramica di ciò che farai:
- Raccogliere, gestire e analizzare i dati sui pagamenti online per identificare tendenze, modelli e scenari chiave
- Utilizzare strumenti di analisi statistica e visualizzazione dei dati (Power BI/Looker) per presentare efficacemente i risultati
- Generare report regolari sui metriche e KPI del processo di pagamento, oltre ad analisi ad hoc per supportare le decisioni a livello C-Level
- Identificare aree di miglioramento e raccomandare strategie per il miglioramento basate sui dati
- Lavorare con i team di sviluppo prodotto per implementare miglioramenti basati sui dati
- Gestire, monitorare e controllare i volumi e i costi dei pagamenti online, le piattaforme di pagamento online e le prestazioni dei sistemi
- Collaborare con IT, Finanza, Prevenzione Frodi, Assistenza Clienti, Legale, ecc. per garantire l'eccellenza operativa
Il tipo di persona che stiamo cercando:
- Esperienza comprovata in Data Analytics, preferibilmente all'interno di un'organizzazione e-commerce strutturata
- Competenza in strumenti di visualizzazione dei dati (Microsoft Power BI/Looker/Microstrategy)
- Conoscenza approfondita di MS Excel e Google Suite
- Esperienza nella gestione di database (SQL), ETL e modellazione dei dati
- Laurea in Statistica, Matematica, Ingegneria è preferita. Anche i background in Economia e Business sono benvenuti
- Eccellente livello di inglese e italiano scritto e parlato è obbligatorio
- 2+ anni di esperienza in una posizione simile, preferibilmente all'interno di un'organizzazione strutturata nel business e-commerce, consulenza o integrazione di sistemi
- Autonomo e orientato ai risultati con la capacità di colmare il divario tra team tecnici e stakeholder aziendali
- Comprensione del processo di pagamento, acquisizione, piattaforme di orchestrazione, gestione delle frodi e strumenti antifrode è un plus
Se sei appassionato, impegnato e prosperi in un ambiente collaborativo e dinamico, LuxExperience è un datore di lavoro che offre pari opportunità. Incoraggiamo persone con una vasta gamma di background a candidarsi.
Payment Data Analyst datore di lavoro: MR PORTER
LuxExperience è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente di lavoro collaborativo e stimolante a Bologna, dove i dipendenti possono crescere professionalmente attraverso opportunità di formazione continua. La cultura aziendale promuove l'innovazione e il lavoro di squadra, garantendo che ogni membro del team possa contribuire attivamente al successo dell'organizzazione. Inoltre, la posizione offre un equilibrio tra vita professionale e personale, rendendola ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante nel settore finanziario.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Payment 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 MR PORTER
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di MR PORTER! 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 Payment 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 MR PORTER. 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 MR PORTER. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso MR PORTER
✨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.
