In sintesi
- Mansioni: Collabora con i business per risolvere problemi con soluzioni innovative e analisi dei dati.
- Azienda: Azienda tech all'avanguardia con una cultura collaborativa.
- Benefit: Stipendio competitivo, benefit sanitari, lavoro remoto e sviluppo professionale.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con ottime opportunità di crescita professionale.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie avanzate e fai la differenza in progetti innovativi.
- Qualifiche: Laurea in discipline STEM e competenze in Data Science.
La retribuzione prevista è compresa tra 38000 - 42000 € per anno.
Compiti/attività in cui sarà coinvolta la risorsa
- Collaborare con le aree di business per l’individuazione e la risoluzione di “pain/bisogni” con soluzioni nuove.
- Comprendere le esigenze delle linee di business e saperle tradurre in termini di analisi dei dati e modelli quantitativi di Advanced Analytics e Intelligenza Artificiale;
- Sviluppare la conoscenza dei dati raccolti e della loro struttura, nonché dei sistemi in cui sono contenuti nella misura necessaria per il buon andamento della propria attività;
- Sviluppare prototipi rapidi e soluzioni pilota che consentano alle aree aziendali una migliore comprensione delle soluzioni di Data Science proposte e permettano di validare le ipotesi di business;
- Presentare i risultati ad un pubblico non tecnico, sia attraverso report periodici che in riunioni e presentazioni;
- Diventare un punto di contatto e di riferimento per gli interlocutori delle aree aziendali con cui collaborano;
- Analizzare e valutare le opzioni make/buy per risolvere le esigenze aziendali e la strategia definita dall'organizzazione, collaborando con fornitori esterni e produttori di soluzioni quando necessario a tale scopo;
- Partecipare a team multidisciplinari (Business, Data / AI / Visualization Engineers, IT Architects, SW Engineers) nei diversi progetti in cui è richiesto;
- Abilitare, supportare e accelerare il processo di Cambiamento culturale del gruppo, coinvolgendo persone delle diverse aree di business nelle attività operative gestite con metodologie Lean e Agile, al fine di contaminare con approccio, attitudine e metodologie tipiche di innovation il maggior numero possibile di colleghi di Gruppo.
- Indagare nuove tecniche all'interno delle discipline di sua competenza (Advanced Analytics e Artificial Intelligence) e suggerire e promuovere cambiamenti data-driven (Data Driven) che contribuiscono a migliorare i risultati di Business.
Requisiti e conoscenze
- Laurea magistrale in discipline STEM
- Livello di inglese B2
- Esperienza nello sviluppo di modelli statistici e predittivi/prescrittivi.
- Esperienza in progetti di diversa scala
- Esperienza nello stack tecnologico MS Azure e nelle sue soluzioni orientate ad AA/AI (altamente consigliato)
- Elevata conoscenza pratica di tecniche di Intelligenza Artificiale (Machine/Deep Learning, Optimization, …) e Big Data Analytics.
- Padronanza di Python. Concetti e pratiche di ingegneria del software forti
- Elevata capacità di comunicazione orale e scritta.
- Conoscenza dei linguaggi di prototipazione rapida.
- Gestione progettuale con metodologia agile e lean
- Gradita conoscenza del settore assicurativo
Completano il profilo
- Mentalità multiculturale e cooperazione
- Esecuzione. Orientamento ai risultati.
- Apertura al cambiamento
- Risoluzione dei problemi
- Resilienza
- Sviluppo personale
- Orientamento al risultato
- Imprenditorialità
- Conoscenza CX e UX
- Autonomia
- RAL a partire da 38k
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Data Scientist - Get Ready datore di lavoro: Reale Group
Blue Assistance S.p.A. è un datore di lavoro eccellente, situato nel cuore di Torino, che offre un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo all'interno dell'Area IT & Security. I dipendenti possono beneficiare di opportunità di crescita professionale attraverso progetti innovativi e formazione continua, il tutto in una cultura aziendale inclusiva e orientata al team. Con un pacchetto retributivo competitivo e un forte impegno per la diversità, Blue Assistance rappresenta una scelta ideale per chi cerca un impiego significativo e gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist - Get Ready
✨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 Reale Group
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Reale Group! 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 Scientist - Get Ready
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 Reale Group. 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 Reale Group. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Reale Group
✨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.
