In sintesi
- Mansioni: Guida un team di data scientist e sviluppa soluzioni dati ad alto impatto.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore della scienza dei dati con una cultura collaborativa.
- Benefit: Salario competitivo, opportunità di crescita professionale e lavoro ibrido.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con progetti complessi e sfide stimolanti.
- Perché questo lavoro: Fai la differenza traducendo i dati in valore per il business.
- Qualifiche: Esperienza in scienza dei dati e capacità di leadership.
La retribuzione prevista è compresa tra 118800 - 145200 € per anno.
Overview
As Data Science Lead you guide a small team of two data scientists while staying hands-on in delivering high-impact data solutions.
You translate data into business value through ML, predictive modeling, and analytics, collaborating with leaders across product, engineering, and business to drive strategy.
You own the data science roadmap and ensure projects align with company objectives.
This hybrid role blends leadership with active coding and model development for tangible impact.
- Responsabilità
- Lead, coach and develop a two-person data science team
- Own the most complex projects end-to-end and contribute code and reviews
- Plan, prioritise and manage the team's backlog and capacity
- Translate business challenges into data-driven solutions
- Own and translate the data science roadmap into actionable plans
- Build, deploy and maintain ML models to forecast and optimize
- Analyze large datasets and present insights to technical and non-technical stakeholders
- Improve the data science pipeline to meet analytics needs
- Collaborate with business leaders, product teams and engineers
- Stay up-to-date with data science, AI and ML trends for continuous improvement
- Requisiti fondamentali
- Degree in Data Science, Statistics, Mathematics, Computer Science, or related field
- 5+ years of data science experience with at least 3 years in a lead role
- Proven line-management and team development experience
- Active hands-on coding and technical delivery capability
- Stakeholder management and ability to defend priorities
- Strong business acumen and ability to align projects with objectives
- Excellent communication and problem-solving skills
- Proficiency in Python, R or Scala; ML frameworks like Tensor Flow or Scikit-learn; SQL; cloud platforms like AWS or Azure; big data tools like Hadoop or Spark
- leadership
- communication
- collaboration
- Python, R or Scala
- Tensor Flow, Scikit-learn
- SQL
Lead 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 Lead 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 Lead 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.
