In sintesi
- Mansioni: Analizza dati per trasformarli in informazioni strategiche e supporta decisioni aziendali.
- Azienda: Packly, azienda innovativa nel settore del packaging digitale.
- Benefit: Retribuzione competitiva, smart working, formazione continua e opportunità di crescita.
- Altre informazioni: Ambiente collaborativo e informale, dove ogni idea conta.
- Perché questo lavoro: Lavora con dati reali e contribuisci a un modello di packaging sostenibile.
- Qualifiche: Laurea in Statistica, Economia o esperienza equivalente; conoscenza di SQL e strumenti di BI.
La retribuzione prevista è compresa tra 20000 - 25000 € per anno.
Campochiaro, Italy | Pubblicato il 18/09/2026
Packly è una digital manufacturing company che sta trasformando il modo in cui il packaging personalizzato viene progettato e prodotto.
Attraverso la nostra piattaforma online, aziende e designer possono creare, visualizzare in anteprima e ordinare packaging, dal singolo prototipo fino alla produzione completa, senza quantità minime.
Ciò che ci distingue è la connessione diretta tra tecnologia digitale e produzione industriale .
Dietro la piattaforma c’è uno stabilimento produttivo dove macchinari avanzati, processi ottimizzati e persone altamente qualificate trasformano ogni giorno i progetti digitali in packaging reale, prodotto on demand e con meno sprechi.
Oggi migliaia di aziende in tutto il mondo utilizzano Packly per progettare, prototipare e produrre packaging in modo più efficiente.
In Packly lavorerai all’intersezione tra tecnologia e manifattura, contribuendo a strumenti e processi utilizzati da aziende in tutto il mondo.
Farai parte di un team internazionale e multidisciplinare che affronta sfide reali con impatto globale, in un contesto dove le idee vengono ascoltate e il contributo delle persone conta davvero, indipendentemente dal ruolo o dall’anzianità .
L’ambiente è informale ma altamente professionale: le persone esprimono le proprie idee, portano avanti le iniziative e si assumono la responsabilità del proprio lavoro.
Background e prospettive diverse non sono solo benvenuti: sono ciò che rende il team più forte.
Qui tutti hanno un posto al tavolo — non perché sia scritto in una policy, ma perché è semplicemente il modo in cui lavoriamo.
Se cerchi un luogo in cui poter davvero lasciare il segno, Packly è il tipo di azienda che lo rende possibile.
Stiamo crescendo rapidamente, e questa crescita crea opportunità reali per assumere responsabilità , sviluppare nuove competenze e costruire un percorso professionale che evolve insieme all’azienda.
Investiamo nelle persone perché i nostri risultati dipendono da loro.
Quello che costruiamo contribuisce anche a un modello di packaging più sostenibile: una produzione on demand progettata per ridurre gli sprechi fin dall’origine.
Descrizione lavoro
Stiamo cercando un/una Data Analyst per rafforzare il nostro team e contribuire all'evoluzione della nostra cultura \"data-driven\".
In questo ruolo, avrai l'opportunità di immergerti nei dati provenienti dalle nostre piattaforme digitali e dai nostri processi produttivi.
Il tuo obiettivo sarà trasformare dati grezzi in informazioni strategiche e insight azionabili, supportando le decisioni di business in tutti i reparti, dal marketing alla produzione, dalla logistica alle vendite.
Le attività che seguirai
- Raccogliere, pulire e aggregare dati provenienti da molteplici fonti (database aziendali, MIS, Google Analytics, piattaforme e-commerce, sistemi di - produzione).
- Analizzare i dati per identificare trend, correlazioni, stagionalità e pattern di comportamento dei clienti o di performance produttiva.
- Progettare, sviluppare e mantenere dashboard interattive e report periodici (utilizzando strumenti di Business Intelligence come Power BI, Tableau o Looker Studio, Apache Superset) per monitorare i principali KPI aziendali.
- Supportare i diversi dipartimenti (Marketing, Vendite, Produzione) con analisi ad-hoc per rispondere a specifiche domande di business.
- Collaborare alla definizione di nuove metriche e al miglioramento dei processi di raccolta dati per garantirne qualità e coerenza.
- Presentare i risultati delle analisi in modo chiaro, sintetico e visivamente efficace a stakeholder tecnici e non tecnici.
- Partecipare attivamente ai processi di miglioramento continuo, suggerendo ottimizzazioni basate sulle evidenze emerse dai dati.
- Laurea in Statistica, Economia, Ingegneria Gestionale, Informatica o discipline affini, oppure esperienza equivalente.
- Esperienza professionale di almeno 2-3 anni in un ruolo di Data Analyst o Business Intelligence.
- Eccellente conoscenza di SQL per l'estrazione e la manipolazione di dati da database relazionali.
- Comprovata esperienza con almeno uno strumento di Data Visualization e Business Intelligence (es. Power BI, Tableau, Looker Studio, Apache Superset).
- Ottima padronanza di Excel (funzioni avanzate, tabelle pivot).
- Capacità di analizzare grandi set di dati e tradurli in insight di business.
- Spiccate doti comunicative e capacità di presentare dati complessi in modo semplice.
- Buona conoscenza della lingua inglese.
Competenze preferenziali
- Esperienza nel settore e-commerce o manifatturiero (packaging).
- Familiarità con Google Analytics e Google Tag Manager.
- Conoscenza di piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP) e dei loro servizi di analisi dati.
- Esperienza con metodologie Agile/Scrum.
- Inserimento in un’azienda solida, innovativa e in forteespansione.
- Un ambiente di lavoro collaborativo, attento alle personee aperto al’ascolto.
- Formazione continua sul campo e reali opportunità dicrescita professionale.
- Un contesto unico che unisce tradizione manifatturiera e innovazionedigitale, dove ogni contributo fa la differenza.
- Reparto
- : Sviluppo
- Tipologia di Contratto
- : Tempo determinato 6/12 mesi, a seguire tempo indeterminato
- Orario di lavoro
- : Full time, 40 ore settimanali, dal lunedì al venerdì
ModalitÃ
Possibilità smart working 2 giorni a settimana, a seguito del periodo di affiancamento iniziale
- Retribuzione annua lorda
- :€20.000 – €25.000
- #J-18808-Ljbffr
Data Analyst in Campobasso datore di lavoro: Packly
Packly è un datore di lavoro eccezionale, che offre un ambiente di lavoro collaborativo e innovativo a Campochiaro, dove ogni voce è ascoltata e ogni contributo conta. Con opportunità di crescita professionale e formazione continua, i dipendenti possono sviluppare competenze in un contesto che unisce tradizione manifatturiera e tecnologia digitale. Inoltre, l'impegno per un modello di packaging sostenibile rende il lavoro qui non solo significativo, ma anche gratificante dal punto di vista ambientale.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analyst in Campobasso
✨Connettiti con le comunità di Data Science
Fatti strada nelle comunità di Data Science su piattaforme come Kaggle o GitHub. Partecipare a challenge e hackathon è un ottimo modo per mostrarci le tue abilità e farti notare da potenziali datori di lavoro come Packly.
✨Cerca opportunità temporanee
Le aziende spesso cercano data scientist per progetti temporanei. Fai ricerche su startup locali o aziende tech in espansione che potrebbero avere bisogno di supporto immediato. Non dimenticare di controllare i siti di lavoro specializzati nel settore!
✨Tieni d'occhio gli eventi di networking
Partecipa a meetups, conferenze e workshop di Data Science nella tua zona. Questi eventi non solo ti permettono di acquisire conoscenze preziose, ma anche di fare networking e incontrare potenziali datori di lavoro.
✨Presenta un portfolio di progetti
Assicurati di avere un portfolio online che mostri i tuoi progetti di Data Science. Un buon portfolio non solo evidenzia le tue competenze tecniche, ma dimostra anche la tua passione per il settore. E non dimenticare di visitare il nostro sito per qualsiasi offerta di lavoro a Packly!
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Data Analyst in Campobasso
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Metti in evidenza le tue competenze in Data Science:Quando scrivi il tuo CV per un ruolo in Data Science, assicurati di evidenziare le tue competenze tecniche specifiche, come Python, R, e l'uso di librerie come Pandas e NumPy. Non dimenticare di includere progetti reali che hai completato, magari con link a GitHub o alla tua portfolio.
Un portfolio da urlo è fondamentale:Poiché stai cercando un'opportunità temporanea, un portfolio ben strutturato è super importante. Includi esempi di analisi dati, modelli predittivi o qualsiasi progetto di visualizzazione che hai realizzato. Questo non solo dimostra le tue capacità , ma mostra anche il tuo approccio pratico.
Sii chiaro sulla tua disponibilità :Nel tuo CV e nella lettera di presentazione, specifica la tua disponibilità per il ruolo. Questi lavori temporanei possono avere bisogno di qualcuno che inizi rapidamente. Scrivere chiaramente quando sei disponibile aiuta i recruiter a capire se sei una buona occasione per Packly.
Motivazione e voglia di imparare:Dal momento che il ruolo è temporaneo, assicurati di esprimere nella tua lettera di motivazione la tua voglia di apprendere e crescere. Parla di come questa esperienza potrebbe aiutarti a sviluppare ulteriormente le tue abilità in Data Science. A Packly, apprezziamo chi è proattivo e desideroso di affrontare nuove sfide!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Packly
✨Prepara il tuo portfolio di progetti
Assicurati di avere un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. In un colloquio per un contratto temporaneo, le aziende cercano di vedere progetti concreti che hai realizzato, quindi includi casi studio interessanti e risultati quantitativi che hai raggiunto.
✨Domande tecniche da non sottovalutare
Aspettati domande specifiche sui modelli di machine learning, analisi di dati e utilizzo di strumenti come Python e R. Potrebbero anche chiederti di risolvere un problema di data analysis sul momento, quindi allenati a pensare ad alta voce e a spiegare il tuo processo.
✨Metti in evidenza la tua adattabilitÃ
In un'opportunità temporanea, le aziende vogliono sapere che sei in grado di integrarti velocemente nel loro team e di affrontare situazioni in continua evoluzione. Sottolinea le tue esperienze lavorative precedenti dove hai dovuto adattarti rapidamente a nuove sfide e progetti.
✨Sii pronto a discutere le tue motivazioni
Giocando sulla natura temporanea del contratto, parlare delle tue motivazioni a lavorare su progetti specifici è cruciale. Spiega come questa esperienza si allineerà con i tuoi obiettivi di carriera e come sei entusiasta di contribuire ai progetti di Packly nella data science.
