In sintesi
- Mansioni: Sviluppa soluzioni di data science e ML per risolvere problemi reali.
- Azienda: Azienda innovativa nel campo della Data Science e AI.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita e lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di apprendimento continuo.
- Perché questo lavoro: Lavora con tecnologie all'avanguardia e fai la differenza in progetti significativi.
- Qualifiche: 8+ anni di esperienza in DS/ML e competenze in Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 135000 - 165000 € per anno.
Overview
As a Senior Applied Data , you will develop data science and ML solutions to solve real-world problems across the group.
You will own end-to-end ML/AI projects, from concept to deployment, and translate model outcomes into measurable business impact.
You’ll work with cross-functional teams to apply Gen AI and traditional ML methods to drive ROI and improve key metrics.
This role offers the chance to stay at the forefront of Data Science/AI while delivering tangible value at scale.
- Responsabilità
- Break down multi-domain business problems and select methods to drive ROI and impact metrics
- Develop data science and ML solutions including Gen AI to solve business problems
- Own end-to-end ML/AI project lifecycle from conception to deployment
- Translate analytical findings into actionable business insights for stakeholders
- Collaborate with cross-functional teams to deliver innovative DS/ML/AI solutions
- Research and apply latest DS/ML/AI developments to improve systems
- Document processes, code, and findings for knowledge sharing
- Requisiti fondamentali
- 8+ years hands-on industry experience solving DS/ML problems across multiple verticals
- Expert programming in Python and SQL plus DS/ML frameworks (Scikit-learn, Pandas, Py Torch)
- Strong foundation in statistical concepts and ML algorithms from classic to deep learning and LLMs
- Ability to own end-to-end lifecycle of ML/AI projects including deployment and monitoring
- History of delivering production-ready projects with measurable business impact
- Experience applying statistical concepts to business problems (regressions, A/B tests, clustering)
- Excellent verbal and written communication and ability to craft persuasive analyses
- Ability to work collaboratively with cross-functional teams
- creative problem-solving
- clear communication
- collaboration
- Python
- SQL
- Scikit-learn
Applied Data Scientist datore di lavoro: team.blue
Billdu è un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un ambiente dinamico e innovativo. Offriamo opportunità di crescita professionale in un contesto di startup in rapida espansione, con benefici come il lavoro remoto, contributi per hardware e formazione, accesso a piattaforme educative e attività di team building. La nostra cultura aziendale promuove la collaborazione e l'analisi dei dati, rendendo ogni giorno un'opportunità per imparare e contribuire al successo collettivo.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Applied Data Scientist
✨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 team.blue
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di team.blue! 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 Applied Data Scientist
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 team.blue. 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 team.blue. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso team.blue
✨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.
