In sintesi
- Mansioni: Analizza dati per trasformarli in informazioni strategiche e supportare 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 dinamico, dove ogni idea conta.
- Perché questo lavoro: Lavora con dati reali e contribuisci a un modello di produzione 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
Modalità
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 Campochiaro 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 Campochiaro
✨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 Packly
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Packly! 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 in Campochiaro
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 Packly. 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 Packly. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Packly
✨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.
