In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e sviluppa modelli di Machine Learning per migliorare le strategie di marketing.
- Azienda: Unisciti a PwC, leader nel settore della consulenza con un ambiente innovativo.
- Benefit: Opportunità di crescita professionale, accesso a competenze globali e un ambiente di lavoro stimolante.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con possibilità di lavorare su progetti internazionali.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza utilizzando i dati per creare soluzioni innovative e impattanti.
- Qualifiche: Laurea in ambito scientifico e conoscenza di Python o R.
La retribuzione prevista è compresa tra 65000 - 85000 € per anno.
Job Description & Summary
Trasforma le tue aspirazioni professionali in una storia di successo, entra in Pw C come: Customer Data Analyst.
Ti unirai al gruppo di Customer Transformation di Pw C su sfidanti progetti di Customer Advance Analytics e Data Science in ambito Consumer Markets, Financial Services, Energy & Utilities e Telco & Media, per supportare le organizzazioni nel valorizzare il patrimonio informativo sulla propria clientela, utilizzando i dati a disposizione per sviluppare soluzioni innovative basate su Machine Learning.
Grazie all’accesso alle vaste competenze del nostro network internazionale, potrai dare spazio alle tue idee e fornire il contributo innovativo che hai sempre desiderato.
Responsibilities
- Disegno, sviluppo, test e misurazione delle performance di modelli di Machine Learning e di modelli statistici in ambito
Marketing: segmentazioni, Customer scoring, modelli di classificazione, modelli predittivi, modelli di propensione/raccomandazione.
- Analisi dati avanzate sul comportamento della clientela sia su canale fisico che digitale attraverso esplorazione di dati strutturati e destrutturati, al fine di derivare insight di business.
- Sviluppo di analisi quantitative e modelli di Machine Learning a supporto di progettualità di data-driven Strategy & Decision Making.
- Attività di targeting evoluto e valutazione quantitativo-statistica delle campagne di Marketing.
- Raccolta dei requisiti progettuali a diretto contatto con la clientela per il disegno e l’elaborazione di soluzioni data-driven.
Qualifications
- Stai concludendo o hai concluso il percorso di studi o possiedi una laurea magistrale preferibilmente ad indirizzo scientifico (es.
Data Science, Informatica, Statistica, Matematica, Fisica).
- Hai un’ottima conoscenza di almeno uno tra i linguaggi Python ed R.
- Possiedi una buona conoscenza dei database relazionali e del linguaggio SQL.
- Hai forti competenze analitiche e ti interessa usare i dati per trovare soluzioni funzionali, creative ed innovative a problemi complessi.
- Parli e scrivi in inglese fluentemente.
- Ti interessa lavorare in team e crescere in un ambiente di lavoro stimolante e positivo.
- Sei flessibile e hai forte motivazione ad intraprendere una carriera professionale in consulenza.
- Conoscenze base di Framework Spark e piattaforme Cloud come Amazon Web Services, Azure e Google Cloud Platform (plus).
- Conoscenze in Artificial Intelligence in ambito Speech Analytics, Natural Language Processing o Computer Vision (plus).
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Customer Data Analyst datore di lavoro: PwC South Africa
PwC è un datore di lavoro eccezionale, offrendo un ambiente stimolante e collaborativo dove i talenti possono prosperare. Con opportunità di crescita professionale attraverso progetti innovativi in ambito Customer Data Analytics, i dipendenti possono contribuire attivamente a soluzioni all'avanguardia utilizzando tecnologie avanzate come il Machine Learning. La cultura aziendale promuove la creatività e l'inclusione, rendendo PwC un luogo ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Customer 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 PwC South Africa
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di PwC South Africa! 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 Customer 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 PwC South Africa. 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 PwC South Africa. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso PwC South Africa
✨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.
