Base

Data Scientist

latina, lazio, Italy Entreprise: JR Italy Client / Employeur: Michael Page International Italia S.r.l.
Publié: 19.05.2026
Date de clôture: 03.07.2026
Référence du poste: 1391210905bff963c3c94ea5505cf6cb

Informations sur le poste

Emplacement
latina, lazio, Italy
Entreprise
JR Italy
Client / Employeur
Michael Page International Italia S.r.l.
Référence du poste
1391210905bff963c3c94ea5505cf6cb
Type d'annonce
Base
Permis de travail de l'UE requis
Non
Publié
19.05.2026
Date de clôture
03.07.2026

Description du poste

Opportunità
  • Ottima opportunità di crescita
  • Parteciperati a progetti sfidanti e innovativi
Azienda

Contesto finale Fintech leader di settore.

Offerta

Nello specifico la risorsa sarà coinvolta nelle attività di estrazione, elaborazione e analisi dei dati generati dai servizi dell'azienda attraverso:

  • lo sviluppo e la manutenzione di pipeline di data processing;
  • la progettazione e realizzazione di soluzioni di data cleaning, data wrangling con l'obiettivo di rendere i dati coerenti tra loro e pronti per l'analisi;
  • la modellazione e automazione di soluzioni per la gestione di dataset strutturati e non strutturati;
  • l'ideazione di analisi esplorativa dei dati (EDA) per individuare pattern e insight;
  • lo sviluppo, la validazione e il tuning di modelli statistici e di machine learning;
  • il monitoraggio delle performance dei modelli per la manutenzione e l'ottimizzazione;
  • la realizzazione di soluzioni e analisi data driven a supporto delle decisioni strategiche di business.
Competenze ed esperienza Requisiti richiesti:
  • minimo 1-3 anni di esperienza lavorativa, preferibilmente all'interno di contesti dinamici e sfidanti come la consulenza strategica, le big tech o scale-up affermate;
  • laurea Specialistica in Statistica, Ingegneria Informatica, Ingegneria Matematica, Informatica o discipline affini (STEM);
  • solida conoscenza del linguaggio Python e delle librerie per l'analisi dei dati come Pandas e NumPy;
  • competenze nell'uso di Databricks per creare pipeline di dati, gestire workflow di machine learning e ottimizzare l'analisi di grandi volumi di dati;
  • buona padronanza di SQL per l'interrogazione e gestione di database relazionali e non relazionali;
  • familiarità con le tecniche di analisi esplorativa dei dati e con i principali modelli statistici;
  • basi solide di statistica e capacità di interpretare i risultati delle analisi in chiave business.
Competenze tecniche preferenziali:
  • conoscenza di Microsoft Azure Datalake;
  • conoscenza dei principali DBMS;
  • conoscenza di tecniche di strumenti di Business Intelligence (Power BI, Qlik o altri);
  • conoscenza dei principali framework e strumenti di Data Governance;
  • conoscenza e l'utilizzo di API Cloud di Intelligenza Artificiale dei principali cloud provider (Google, Microsoft) e di altri strumenti di Advanced Analytics.
Altre skills:
  • approccio analitico ed evidence-based: affronti problemi complessi con metodo, dati e attenzione ai dettagli, trasformando insight in decisioni di valore;
  • drive: sei determinato a raggiungere l'obiettivo e fai accadere le cose con tenacia. Ti assumi pienamente la responsabilità di ciò che fai e alzi costantemente l'asticella della performance;
  • Entrepreneurship: pensi in grande, trasformi problemi in opportunità, sperimenti con coraggio e promuovi l'innovazione;
  • comunicazione efficace: sai rappresentare dati, idee e risultati in modo chiaro e adattato ai diversi stakeholder, anche non tecnici;
  • Team player: metti il team al primo posto e sostieni sempre la soluzione più giusta, non necessariamente la tua. Sei trasparente e costruisci relazioni basate sulla fiducia reciproca. Sai ascoltare, mediare tra posizioni diverse e trovare soluzioni che creano valore per tutte le parti;
  • Buona conoscenza della lingua inglese
Completa l'offerta

Ruolo ad alta visibilità con interazione diretta con il Chief Data & Strategy, con opportunità di crescita su progetti critici e trasformativi, in un team centrale alla governance aziendale.

#J-18808-Ljbffr

Compétences

apply blended learning apply for research funding apply research ethics and scientific integrity principles in research activities build recommender systems Business Analytics Business Intelligence collect ICT data communicate with a non-scientific audience Computational Biology Computer Simulation conduct research across disciplines create data models Data Engineering data ethics Data Mining Data Models data quality assessment Data Science data visualisation software define data quality criteria deliver visual presentation of data demonstrate disciplinary expertise design database in the cloud design database scheme develop data processing applications develop professional network with researchers and scientists Digital Curation disseminate results to the scientific community draft scientific or academic papers and technical documentation empirical analysis establish data processes evaluate research activities execute analytical mathematical calculations Hadoop handle data samples Healthcare Analytics image recognition implement data quality processes increase the impact of science on policy and society information categorisation Information Extraction integrate gender dimension in research integrate ICT data interact professionally in research and professional environments interpret current data LDAP LINQ make data-driven decisions manage data manage data collection systems manage findable accessible interoperable and reusable data manage ICT data architecture manage ICT data classification manage intellectual property rights manage open publications manage personal professional development manage research data Marketing Analytics mathematical modelling MDX mentor individuals multidisciplinary research N1QL normalise data online analytical processing operate open source software perform data cleansing perform data mining perform project management perform scientific research promote open innovation in research promote the participation of citizens in scientific and research activities promote the transfer of knowledge publish academic research quantitative analysis query languages report analysis results Research Design resource description framework query language Scientific Computing scientific literature Social Network Analysis SPARQL speak different languages State Estimation statistical modeling techniques Statistics synthesise information teach in academic or vocational contexts think abstractly Unstructured Data use data processing techniques use databases use spreadsheets software visual presentation techniques write scientific publications XQuery

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