In sintesi
- Mansioni: Guida un team di data science e traduci dati complessi in valore per il business.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore della scienza dei dati con una cultura collaborativa.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e ambiente di lavoro flessibile.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di apprendimento continuo e sviluppo delle competenze.
- Perché questo lavoro: Combina leadership e coding per avere un impatto reale su progetti strategici.
- Qualifiche: Laurea in Data Science o campi correlati e esperienza nella gestione di team.
La retribuzione prevista è compresa tra 108000 - 132000 € per anno.
Overview
As Data Science you will steer a small team while remaining hands-on in delivery, translating complex data into business value.
You will shape the data science roadmap and prioritize initiatives that support strategic objectives across cross-functional partners.
Your work will influence decision-making and drive operational improvements through machine learning, predictive modeling, and analytics.
This role blends leadership with hands-on coding to maintain high technical standards and measurable impact.
- Responsabilità
- Lead and develop a two-person data science team with clear objectives and ongoing coaching
- Own the most complex, business-critical projects end-to-end and set technical standards via reviews and pairing
- Plan and prioritize the team's backlog and ensure predictable delivery with quality
- Translate business challenges into data-driven solutions aligned with strategic goals
- Own the data science roadmap with leadership and translate priorities into concrete plans
- Build, deploy, and maintain ML models to forecast trends and improve processes
- Analyze large datasets and present actionable insights to both technical and non-technical stakeholders
- Advise and improve the data science pipeline to meet analytics needs
- Collaborate with business, product, and engineering stakeholders to ensure data solutions meet requirements
- Stay current with trends in data science, AI, and ML to enhance capabilities
- Requisiti fondamentali
- Degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or related field
- 5+ years in data science with at least 3 years in lead/management roles
- Proven line management and development of data scientists
- Hands-on credibility with production-quality coding, code reviews, and troubleshooting
- Stakeholder management at senior levels, ability to set expectations and defend priorities
- Strong understanding of business operations and ability to align data projects with objectives
- Excellent communication skills to translate insights for diverse audiences
- Problem-solving skills with proficiency in handling complex/unstructured data
- leadership and people development
- clear communication
- stakeholder management
- Python, R, or Scala
- ML frameworks: Tensor Flow, Scikit-learn
- SQL and handling large datasets
Data Scientist Team Lead 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 Data Scientist Team Lead
✨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 Team Lead
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.
