Sede di lavoro:
  • Milano

 

Requisiti preferenziali:
  • Laurea in Ingegneria Informatica, Scienze Informatiche, Matematica, Fisica, Statistica e/o equivalenti 
  • Esperienza di 2/3 anni in società di consulenza IT e/o in contesti di ricerca universitaria

 

Responsabilità:
  • Lavorare con gli stakeholder di tutta l'organizzazione per identificare nuove opportunità data-driven
  • Estrarre ed analizzare dati presenti nei database aziendali per guidare l'ottimizzazione ed il miglioramento dei processi aziendali interessati dal progetto
  • Valutare l'efficacia e l'accuratezza di nuove basi dati e tecniche di gestione dati
  • Sviluppare modelli personalizzati ed algoritmi da applicare ai data set
  • Utilizzare dashboard per la visualizzazione dei KPI e degli altri indicatori di interesse
  • Utilizzare modelli predittivi, per incrementare ed ottimizzare la customer experience, la generazione di ricavi e altri risultati di business
  • Implementare modelli e monitorare i risultati in coordinamento con altri team
  • Sviluppare processi e strumenti per monitorare ed analizzare le performance dei modelli e l'accuratezza dei dati

 

Competenze chiave:

Esperienza

  • Esperienza nell' utilizzo di linguaggi di programmazione statistici (R, Python, SQL, etc.) per analizzare ed aggregare dati, per estrarre informazioni da grandi dataset
  • Conoscenza di una varietà di tecniche di machine learning (clustering, decision tree, etc.) e dei loro vantaggi/svantaggi peculiari
  • Conoscenza di tecniche e concetti statistici avanzati (regressione, proprietà delle distribuzioni, test statistici ed appropriato utilizzo, etc.) ed esperienza con la loro applicazione
  • Conoscenza ed esperienza in tecniche statistiche e di data mining: GLM / regressione, random forest, boosting, trees, text mining, social network analysis, ecc.
  • Esperienza nella data visualization e nella creazione di dashboard con strumenti standard di mercato (Qlik, Powe Bl, etc.)

Esperienza Agile

  • Preferibile esperienza pregressa come programmatore in progetti con metodologia Agile

Competenze Tecniche

  • Esperienza pratica nei linguaggi di programmazione data science come Python (fortemente consigliato), R, Scala, Java, ecc. e specifiche distrubuzioni/librerie correlate;
  • Esperienza pratica con le librerie Numpy, Scipy, Pandas, scikit-learn;
  • Conoscenza delle tecnologie e architetture Big Data (Hadoop, Spark, Hive, Pig, MapReduce, Impala)
  • Esperienza pratica di almeno un framework Cloud “as a Service” per il Machine Learning (con particolare, ma non esclusivo, riferimento a IBM Watson Developer Cloud, Google Cloud Platform, Microsoft Azure ML, AWS ML). 
  • Conoscenza di strumenti di data visualization (es. data-driven document, Tableau, Power BI, Qlik) per l’analisi qualitativa e per l’individuazione di correlazione ed interrelazioni semantiche tra i dati;
  • Confidenza con database relazionali e RDBMS (SQL Server, MySQL, Postgres)
  • Competenze specialistiche in ambito data management, statistica, machine learning, deep learning e intelligenza artificial

Soft Skill

  • Capacità di sintetizzare idee astratte in soluzioni di design tangibili
  • Capacità di identificare valore in un approccio metodico al processo di design
  • Elevato senso di responsabilità e sostegno proattivo per l'utente finale
  • Apertura all'intraprendere nuove sfide e apprendere nuove competenze
  • Apertura mentale ed innovatività: abilità di accettare il cambiamento e le critiche
  • Capacità di problem solving
  • Capacità di comunicazione scritta e verbale per il coordinamento con il team

 

 

CANDIDATI

 

ultimo aggiornamento Mon Feb 04 10:50:00 UTC 2019