Data Scientist

CANDIDATI

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

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