In sintesi
- Mansioni: Analizza dati e sviluppa soluzioni per supportare decisioni strategiche.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore della strategia e dello sviluppo business.
- Benefit: Contratto a tempo indeterminato, stipendio competitivo e formazione continua.
- Altre informazioni: Opportunità di crescita in un contesto inclusivo e orientato alla trasformazione digitale.
- Perché questo lavoro: Lavora su progetti di analisi e automazione in un ambiente dinamico.
- Qualifiche: Laurea in discipline quantitative e conoscenza avanzata di SQL e Python.
La retribuzione prevista è compresa tra 31400 - 31400 € per anno.
- All’interno del team
- Chief Strategy, Business Development and Wholebuy Office
- Competence Development Center, ricerchiamo una persona da inserire nel ruolo di
Business Data Analyst motivata e con un forte approccio analitico, da inserire presso la nostra sede di Roma.
Attività previste dal ruolo
La persona individuata si occuperà di analizzare e interpretare dati provenienti da diverse fonti aziendali, sviluppando soluzioni di analisi e monitoraggio a supporto delle decisioni di business e contribuendo all’automazione e all’industrializzazione dei processi di elaborazione dei dati.
In particolare, la risorsa sarà coinvolta in
- Definizione degli scope progettuali e traduzione delle esigenze di business in requisiti analitici e tecnici.
- Analisi di fenomeni complessi attraverso dati provenienti da fonti eterogenee.
- Individuazione di KPI e metriche rilevanti per il monitoraggio delle performance aziendali.
- Sviluppo e automazione di processi di elaborazione, controllo e analisi dei dati.
- Verifica della qualità , della coerenza e dell’affidabilità delle informazioni prima della loro condivisione con gli stakeholder.
- Individuazione di anomalie nei dati e supporto alle attività di troubleshooting e riconciliazione tra fonti differenti.
- Interpretazione dei risultati delle analisi, distinguendo evidenze, ipotesi e possibili cause dei fenomeni osservati.
- Sviluppo autonomo di analisi, KPI e strumenti di supporto alle decisioni.
- Comunicazione chiara ed efficace degli insight e dei risultati analitici, anche a interlocutori non tecnici.
- Gestione autonoma delle attività assegnate, in collaborazione con team tecnici e stakeholder di business.
Tali attività saranno svolte con riferimento al processo di integrazione delle competenze funzionali al percorso di trasformazione aziendale in atto.
Requisiti richiesti
- Laurea o percorso specialistico in discipline quantitative o tecnico-scientifiche, quali Data Science, Statistica, Matematica, Informatica, Ingegneria, Economia quantitativa o percorsi affini.
- Conoscenza avanzata di SQL e capacità di lavorare con dataset complessi e di grandi dimensioni.
- Buona conoscenza di Python, con particolare riferimento all’analisi e alla trasformazione dei dati.
- Conoscenza delle principali librerie Python per la data analysis, quali Pandas, Num Py o equivalenti.
- Capacità di sviluppare processi di data preparation, aggregazione, riconciliazione e controllo qualità .
- Conoscenza dei principi di modellazione del dato e delle problematiche relative a granularità , duplicazioni, join e consistenza tra fonti.
- Esperienza nell’utilizzo di database relazionali e/o data warehouse.
- Familiarità con Google Cloud Platform e con strumenti quali Big Query, Cloud Storage e Vertex AI, o con piattaforme cloud equivalenti.
- Familiarità con strumenti di data visualization e dashboarding.
- Familiarità con sistemi di versionamento del codice, in particolare Git.
- Conoscenza dei principi di sviluppo software, con attenzione alla leggibilità , alla modularità e alla manutenibilità del codice.
- Familiarità con processi di automazione, scheduling e industrializzazione delle elaborazioni dati.
- Familiarità con tecniche di prompt engineering e con strumenti low-code/no-code per la realizzazione di agenti AI e workflow basati su modelli generativi.
Competenze trasversali
- Forte capacità analitica e attitudine all’interpretazione di fenomeni complessi.
- Orientamento alla qualità , all’affidabilità e alla coerenza del dato.
- Capacità di comprendere le esigenze degli stakeholder e tradurle in requisiti analitici e tecnici.
- Autonomia nella gestione delle attività e orientamento al risultato.
- Problem solving e capacità di individuare anomalie e possibili cause dei fenomeni osservati.
- Comunicazione chiara ed efficace, anche verso interlocutori non tecnici.
- Predisposizione alla collaborazione con team tecnici e stakeholder di business.
Titoli preferenziali
- Esperienza nello sviluppo di analisi dati a supporto delle decisioni di business.
- Esperienza nella costruzione e nel monitoraggio di KPI e metriche di performance.
- Esperienza nell’utilizzo di SQL in contesti progettuali o aziendali.
- Esperienza nella gestione di dataset provenienti da fonti eterogenee e nelle attività di data quality e data reconciliation.
- Esperienza nella realizzazione o manutenzione di dashboard e strumenti di reporting.
- Familiarità con ambienti cloud, pipeline dati e processi CI/CD.
Cosa offriamo
- Contratto a tempo indeterminato.
- RAL di partenza pari a 31.400€, stabilita utilizzando criteri oggettivi e neutrali rispetto al genere.
L’offerta economica effettiva potrà ulteriormente incrementarsi, entro parametri prestabiliti, in considerazione dell’evidenza di alcuni criteri di riferimento, quali il percorso formativo effettuato, l’esperienza professionale maturata nel ruolo e complessivamente, le certificazioni conseguite e la particolare affinità dimostrata rispetto al profilo ricercato.
- Pacchetto welfare e benefit aggiuntivi.
- Formazione continua e percorsi di certificazione.
- Possibilità di lavorare su progetti di analisi, automazione e industrializzazione dei dati, utilizzando tecnologie cloud, strumenti di data visualization e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.
- Opportunità di crescita in un contesto dinamico, innovativo e orientato alla trasformazione digitale.
Sede
Roma
In TIM promuoviamo un ambiente di lavoro inclusivo e valorizziamo tutte le diversità .
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Business Data Analyst datore di lavoro: TIM
Unisciti a noi per un'esperienza di stage unica nel cuore della trasformazione digitale in Italia! Offriamo un ambiente di lavoro dinamico e stimolante, con opportunità di formazione continua e un rimborso spese competitivo. Siamo alla ricerca di talenti appassionati di tecnologia che vogliono crescere professionalmente e contribuire all'evoluzione delle reti e delle piattaforme digitali.
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Ecco come pensiamo che potresti ottenere Business Data Analyst
✨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 TIM
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di TIM! 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 Business Data Analyst
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 TIM. 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 TIM. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso TIM
✨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 CuriositÃ
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.
