In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni AI e Machine Learning con tecnologie all'avanguardia.
- Azienda: Nesea, leader nell'Innovation Consulting per la trasformazione digitale.
- Benefit: Ambiente di lavoro stimolante, opportunità di crescita e apprendimento continuo.
- Altre informazioni: Candidati per unirti a un team appassionato e motivato.
- Perché questo lavoro: Fai parte di un team innovativo e contribuisci a progetti ad alto impatto.
- Qualifiche: Esperienza di almeno 4 anni in Data Science e ottime capacità comunicative.
La retribuzione prevista è compresa tra 90000 - 120000 € per anno.
Overview
Stiamo cercando Data Scientist Senior che abbiano buone conoscenze delle seguenti tecnologie:
- Python 3.8 o superiore
- Framework scikit-learn
- Framework pandas e/o numpy
- Framework pytorch e/o keras e/o tensorflow
- Framework spacy e/o nltk
- Kubernetes e Docker
- Conoscenza di strumenti di versioning e mlops (git, ci/cd, ecc.
- Conoscenza dei principali strumenti di sviluppo python (pip, poetry, uv)
- Conoscenza dei principali strumenti di test (pytest)
- Conoscenza dei principali strumenti per la manipolazione e interrogazione dei dati.
- Conoscenza di model registry (mlflow) e inference server (mlserver, kserve)
- Dimostrata esperienza con tecniche state-of-the-art di Machine Learning
- Dimostrata esperienza con tecniche state-of-the-art di NLP e/o Computer Vision
- Conoscenza di metodologie di lavoro software agili o per la data science (CRISP-DM)
- Conoscenza di piattaforme per l’etichettatura dei dati (label-studio, doccano)
- I Data Scientist Senior ideali devono avere i seguenti requisiti
- Esperienza pregressa di almeno 4 anni
- Ottime capacità di comunicazione e relazione
- Attitudine al lavoro in team
- Flessibilità
- Proattività
- Motivazione
- Problem solving
- Spiccate dote di analisi
- Spiccate doti di osservazione critica
- Capacità di redazione di report tecnici
- Capacità di lettura di articoli scientifici
- Buona conoscenza dell’inglese
Perché scegliere nes ea per la tua carriera come Data Scientist nesea Ascolto in Azione è una società di Innovation Consulting che supporta aziende e organizzazioni come partner strategico nei percorsi di trasformazione digitale e crescita sostenibile.
Operiamo nei settori ICT, Management, Education e Innovation, progettando e realizzando soluzioni innovative ad alto impatto per clienti nazionali e internazionali.
Crediamo nel valore delle persone come principale motore dell’innovazione.
Il nostro team è composto da professionisti competenti e motivati, che condividono la passione per l’apprendimento continuo, la collaborazione e l’utilizzo consapevole delle tecnologie emergenti.
È possibile far pervenire la propria candidatura con l’autorizzazione al trattamento dei dati personali a:
indicando nell’oggetto della email
Rif: DS/RM/0326 L’offerta rispetta le norme sulle parità di trattamento in materia di occupazione e di condizioni di lavoro (L.903/77, L.125/91, D.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Scientist for AI and Machine Learning solutions datore di lavoro: nesea
Nesea è un datore di lavoro eccezionale per i Data Scientist Senior, offrendo un ambiente stimolante e collaborativo dove l'innovazione è al centro di ogni progetto. Con opportunità di crescita professionale continua e un forte focus sul lavoro di squadra, i dipendenti possono sviluppare le proprie competenze in un contesto che valorizza la flessibilità e la proattività. Inoltre, la posizione offre l'accesso a tecnologie all'avanguardia e la possibilità di lavorare su progetti significativi per clienti nazionali e internazionali, rendendo ogni giorno un'opportunità per fare la differenza.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Scientist for AI and Machine Learning 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 for AI and Machine Learning 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.
