In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e costruisci indici di prezzo per servizi pubblici.
- Azienda: REF, leader nella ricerca e consulenza sui servizi pubblici locali.
- Benefit: Stage retribuito con possibilità di assunzione e lavoro ibrido.
- Altre informazioni: Ottime opportunità di crescita professionale e apprendimento pratico.
- Perché questo lavoro: Sviluppa competenze analitiche in un contesto dinamico e innovativo.
- Qualifiche: Laurea in Economia, Statistica o Data Science; conoscenze di data analysis.
La retribuzione prevista è compresa tra 63000 - 77000 € per anno.
Chi siamo
REF è una società che si occupa di ricerca e consulenza nel settore dei servizi pubblici locali, nello studio di prezzi e tariffe, nell’analisi macroeconomica e nell’organizzazione per le Pubbliche Amministrazioni.
In un contesto temporale complesso come quello attuale, dove alle forti tensioni sui prezzi dovute al mutamento del contesto geopolitico internazionale si intrecciano anche dinamiche dovute al cambiamento climatico in atto, REF è alla ricerca di una risorsa motivata e appassionata da inserire a supporto del gruppo di analisi e ricerche prezzi e tariffe .
L’obiettivo è quello di avvicinare il tirocinante all’attività di ricerca, di potenziare le capacità analitiche apprese durante il corso di studi, di affinare e sperimentare nuove tecniche di analisi empirica.
Si prevede inizialmente un percorso di stage a tempo pieno retribuito finalizzato all’assunzione.
La modalità di lavoro è ibrida, concordando con il responsabile la presenza in ufficio a Milano.
Ambiti
- Studio delle dinamiche inflazionistiche per le tariffe dei servizi regolati.
- Monitoraggio dell’evoluzione dei prezzi lungo le filiere agroalimentari.
- Monitoraggio dell’andamento dei prezzi dei carburanti, a livello internazionale, nazionale e locale.
- Analisi degli impatti climatici.
Principali Attività
- Costruzione di indici di prezzo.
- Gestione delle banche dati: aggiornamento e manutenzione.
- Analisi statistiche-econometriche.
Requisiti necessari
- Laurea magistrale in Economia, Statistica, Data Science, Ingegneria Gestionale o altri corsi orientati all’analisi dei dati (conseguita o prevista entro 3 mesi dalla candidatura).
- Conoscenza approfondita di tecniche di data analysis (statistica ed econometria) anche con supporto di AI e tecniche di ML, applicate a contesti di big data.
- Capacità di costruzione di data viz, redazione di report e presentazioni.
Requisiti preferenziali
- Padronanza del pacchetto Microsoft Office (in particolare Excel, con utilizzo di funzioni e formule avanzate per la gestione ed elaborazione dei database).
- Conoscenza di R, Stata, o Python.
- Conoscenza e uso di strumenti di AI.
Come candidarsi
Inviare il CV a indicando nel titolo “Stage Area Prezzi”.
Data Analyst Prezzi e Tariffe datore di lavoro: REF Ricerche
REF è un datore di lavoro eccellente che offre un ambiente stimolante e collaborativo, ideale per chi desidera crescere nel campo dell'analisi dei dati. Con un percorso di stage retribuito e la possibilità di lavorare in modalità ibrida a Milano, i dipendenti possono affinare le loro competenze analitiche e contribuire a ricerche significative nel settore dei servizi pubblici locali. La cultura aziendale promuove l'innovazione e l'apprendimento continuo, rendendo REF un luogo ideale per sviluppare una carriera gratificante.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Analyst Prezzi e Tariffe
✨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 REF Ricerche
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di REF Ricerche! 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 Prezzi e Tariffe
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 REF Ricerche. 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 REF Ricerche. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso REF Ricerche
✨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.
