In sintesi
- Mansioni: Guida progetti di innovazione digitale utilizzando Python, ML e NLP/CV.
- Azienda: Azienda leader nel settore ICT e consulenza innovativa.
- Benefit: Opportunità di sviluppo professionale e ambiente di lavoro agile.
- Altre informazioni: Sede a Roma con eccellenti opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti all'avanguardia e fai la differenza nel mondo della tecnologia.
- Qualifiche: Almeno 4 anni di esperienza in Data Science e ottime capacità comunicative.
La retribuzione prevista è compresa tra 70000 - 90000 € per anno.
nesea ricerca un Data Scientist Senior per guidare progetti di innovazione digitale e trasformazione.
Il candidato lavorerà con Python, ML e NLP/CV su dataset complessi, integrando strumenti di MLflow, MLServer e KServe.
Richiesta esperienza di almeno 4 anni e ottima comunicazione in team.
Il ruolo è presso la sede di Roma, con focus su pratiche agili e CRISP-DM, e opportunità di sviluppo professionale in un contesto ICT ed innovation consulting.
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Senior Data Scientist, AI & ML Solutions datore di lavoro: nesea
Nesea è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e collaborativo presso la sede di Roma, dove i dipendenti possono crescere professionalmente lavorando su progetti innovativi nel campo dell'AI e del ML. Con un forte focus su pratiche agili e opportunità di sviluppo continuo, Nesea promuove una cultura del lavoro inclusiva e dinamica, ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante nel settore ICT e della consulenza all'innovazione.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Scientist, AI & ML Solutions
✨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 nesea
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di nesea! 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 Senior Data Scientist, AI & ML Solutions
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 nesea. 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 nesea. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso nesea
✨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.
