JOB: Data Scientist / Business Intelligence

Cerchiamo un Data Scientist da inserire nel nostro team dedicato alla Business Intelligence e l’analisi dei Big Data per servizi a clienti direzionali in particolare della GDO, net-retail, digital commerce.


Studio Cappello: Le Persone Al Centro

Puntiamo a creare un’organizzazione che crei benessere ai clienti e al suo interno, con capisaldi quali onestà, condivisione di valori ed entusiasmo che siano benzina per far accrescere le competenze dei singoli, valorizzare i talenti, esprimere le idee per erogare servizi d’eccellenza al cliente. Per un mondo migliore!

Lavorando nel nostro team hai la possibilità di crescere coltivando le tue peculiari doti e sviluppando i tuoi talenti con un percorso di carriera adeguato ai tuoi obbiettivi e supportato dalla formazione continua e innovativa che fa parte del nostra filosofia di crescita e dei nostri valori cosi come espressi nella nostra mission

Diamo molta importanza sia alla crescita professionale, con competenze relative al proprio mestiere, che a quella personale puntando a migliorare i soft skills quali creatività, controllo, fiducia, comunicazione, leadership, problem solving, analisi, time management e altri che servono per eccellere professionalmente e crescere personalmente.


Profilo Ricercato

Formazione: Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Informazione/Elettronica) o in Informatica (Data Science) o in Statistica. Laurea conseguita al più da 3 anni (dal 2016 ad oggi).

Linguaggi di programmazione: conoscenza approfondita di almeno uno tra R e Phyton, conoscenze ed esperienze in RDBMS (es. PL/SQL) e nella programmazione in ambito Web (es. PHP o ASP.NET). Il Data Scientist Junior sarà inserito in attività evolute di Business Intelligence che riguarderanno:

  • La mappatura logica e funzionale di processi aziendali, con enfasi sul collegamento tra flussi informativi e il loro significato di input/output nei nodi/fasi del processo;
  • La definizione di modelli logico-causali finalizzati alla formalizzazione delle relazioni tra gli aspetti in input e progress del processo e le prestazioni in output;
  • Il data blending di basi dati multiformi e la costruzione di dataset con logiche alternative e concorrenti;
  • L’implementazione in R o Phyton di uno o più modelli di cui sopra e l’identificazione del modello “ottimale”, per un dato specifico case study;
  • Il fine tuning del modello ottimale e la definizione del perimetro entro cui tale modello fornisce risultati affidabili.

Affinché il tuo profilo sia preso in dovuta considerazione: 

  1. invia CV con il codice di riferimento e la città di residenza nell’oggetto. Esempio: DATA SCIENTIST  PADOVA  job@wmr.it
  2. inserisci nel corpo dell’email dettaglio delle esperienze e delle competenze

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