In sintesi
- Mansioni: Analizza dati complessi e sviluppa modelli predittivi per guidare decisioni strategiche.
- Azienda: team.blue, leader nel settore digitale con un forte impegno per la sostenibilità.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e ambiente inclusivo.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico e opportunità di apprendimento continuo.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza con i tuoi dati e collabora con team multidisciplinari.
- Qualifiche: 5+ anni di esperienza in data science e competenze in machine learning.
La retribuzione prevista è compresa tra 120000 - 150000 € per anno.
- Position Overview
- We are looking for an experienced
- Data Scientist to join our
Data & Analytics team.
As a Data Scientist you will not only bring technical expertise but also a deep understanding of business operations and strategy.
Your work will directly influence decision-making and help shape the future of our organization through actionable insights drawn from complex datasets.
As a Data Scientist, you will collaborate with cross-functional teams, including business leaders, product managers, and engineers, to design and implement data-driven solutions that align with the company’s goals.
You will be expected to translate complex data into business value, leveraging machine learning, predictive modeling, and statistical analysis.
Key Responsibilities
- Business Insight Development: Understand the key business challenges and opportunities, and use data to develop solutions that align with strategic objectives.
- Data Strategy: Collaborate with leadership to define the data science roadmap and priorities based on business needs and opportunities.
- Predictive Modeling & Machine Learning: Build, deploy, and maintain machine learning models to forecast trends, optimize processes, and drive business outcomes.
- Data Analysis & Visualization: Analyze large, complex datasets to extract actionable insights, and present findings to both technical and non-technical stakeholders.
- Data science pipeline: Advise, build and continuously improve the data science pipeline which best responds to team. blue analytics needs.
- Cross-functional Collaboration: Work closely with business leaders, product teams, and engineers to ensure that data solutions meet business requirements.
- Continuous Improvement: Stay up to date with the latest trends in data science, AI, and machine learning to continuously improve the team’s capabilities.
Requirements
- Degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or a related field.
- 5+ years of experience in data science, with a proven track record of solving complex business problems using data.
- Strong understanding of business operations and the ability to align data science projects with business objectives.
- Communication Skills: Ability to translate technical insights into business recommendations and communicate with stakeholders at all levels.
- Problem-solving: Strong analytical thinking with the ability to handle complex and unstructured data.
• Technical Skills
- Proficiency in programming languages such as Python, R, or Scala.
- Experience with machine learning frameworks (e. g., Tensor Flow, Scikit-learn).
- Experience with SQL and working with large data sets.
- Familiarity with cloud platforms (e. g., AWS, Azure) and big data tools (e. g., Hadoop, Spark).
“ Come as you are ” Everyone is welcome here.
Diversity & Inclusion are at our core.
Far above any technical competence, we value respect, openness, and trusted collaboration.
We do not tolerate intolerance.
ESG
“At team. blue, our commitment to caring for the environment and each other is at the heart of everything we do.
Our latest impact report showcases our ongoing ESG efforts and ambitious sustainability goals.
Interested in learning more about our dedication to making a positive impact?
Check it out here.” The most trusted digital enabler team. blue is a leading digital enabler for companies and entrepreneurs.
It serves over 3.3 million customers in Europe and has more than 3,000 experts to support them.
Its goal is to shape technology and to empower businesses with innovative digital services.
Click here to read more about team. blue
Data Scientist (Senior) datore di lavoro: team.blue
team.blue è un datore di lavoro eccezionale per chi cerca un ruolo significativo come Data Scientist. La nostra cultura aziendale promuove la diversità e l'inclusione, creando un ambiente di lavoro rispettoso e collaborativo. Offriamo opportunità di crescita professionale continua e un impegno verso la sostenibilità, rendendo il nostro team non solo un luogo di lavoro, ma una comunità dedicata a fare la differenza.
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Data Scientist (Senior)
✨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 Data Scientist (Senior)
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.
