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Junior data scientist

Milano
Data scientist
Pubblicato il 15 giugno
Descrizione

Chi siamo

Mavriq, parte di Moltiply Group, è la tech company a cui appartengono alcuni tra i più importanti brand di comparazione ed intermediazione online in Italia (MutuiOnline.it, Segugio.it, SOStariffe.it, Trovaprezzi.it, Switcho e molti altri) e all’estero (LeLynx.fr, Rastreator, Pricewise, Verivox). I servizi offerti dai brand di Mavriq aiutano con trasparenza i consumatori a trovare ciò di cui hanno bisogno, al miglior prezzo. Siamo un team di circa 1.000 “smart disruptors” distribuiti in Europa, America Latina ed Asia.


Il successo di Mavriq è legato al successo dei nostri team. Per questo, siamo oggi alla ricerca di un nuovo o una nuova team member con cui continuare a scrivere la nostra storia nel mondo della comparazione ed intermediazione a livello internazionale.


Il ruolo

Per supportare la crescita dei progetti di Machine Learning per i brand Segugio.it, PrestitiOnline e altri, siamo alla ricerca di un-a Junior Data Scientist che, riportando alla risorsa Senior del team, supporterà lo sviluppo di algoritmi avanzati per l’ottimizzazione dei nostri processi di acquisizione e di gestione dei clienti.


Location

La tua sede di lavoro sarà in Via Desenzano 2 a Milano (MM1 Gambara). Lavoriamo in modalità ibrida: 2 giorni in ufficio e 3 giorni in smart working, con flessibilità in ingresso e in uscita. I due giorni in ufficio sono un momento per i nostri team di aggregazione e scambio, e ci permettono di continuare ad alimentare la nostra Cultura Mavriq.


Come lavoriamo e cosa farai

Il team di Data Scientist, inserito all’interno della Funzione Marketing, si occupa di ideare, implementare e mantenere diversi modelli machine learning a supporto del business.


Nello specifico, ti occuperai di:

* Realizzare progetti complessi di data analisi, con la responsabilità sull’intero ciclo di vita di un “data product”, dall’estrazione e trasformazione del dato fino alla realizzazione e alla messa in produzione dei modelli di machine learning.
* Comunicare intuizioni e risultati ricavati dai dati in modo efficace e facilitandone la comprensione ai non addetti ai lavori.
* Interagire con analisti ed esperti di business per identificare opportunità innovative.
* Collaborare nella creazione di processi data-driven, definendo best-practice per la raccolta e l’uso dei dati.


Di cosa avrai bisogno per il ruolo

* Breve esperienza pregressa in ambito Data Science, specialmente in Machine Learning. Oppure una forte motivazione a costruire il tuo percorso in Data Science.
* Buona conoscenza pratica di statistica e machine learning,
* Competenza e abilità nell’uso Python e delle sue librerie per Data Science e Machine Learning (Numpy, Pandas, Scikit-learn, …)
* Competenza nell’uso di database relazionali (MySQL, SqlServer, …),
* Familiarità con l’ambiente Linux,
* Approccio data-driven alla risoluzione dei problemi,
* Capacità di lavorare autonomamente e per obiettivi, bilanciando in maniera efficiente richieste e scadenze,
* Capacità di interagire e comunicare efficacemente con interlocutori con profili diversi (manager, business analyst, sviluppatori, …),
* Comprensione dei principali concetti MLOps come deployment e monitoraggio dei modelli,
* Buona padronanza della lingua inglese (B2-C1) e italiana (C1).


Cosa troverai da noi

* Ambiente di lavoro giovane, dinamico e informale, flessibilità di orario, smartworking, formazione continua e partecipazione a eventi e conferenze.
* Sede spaziosa, open space, con diverse sale break e dotata di ciò di cui avrai bisogno per lavorare.
* Pacchetto di benefit, come assicurazione sanitaria, buoni pasto e welfare.


Non vediamo l’ora di conoscerti!


Altre informazioni

Puoi scoprire di più su di noi a questo video. Leggere le nostre Recensioni su Indeed o Glassdoor. Familiarizzare con i nostri principi guida qui.


La ricerca è rivolta ad ambo i sessi (ai sensi delle Leggi n. 903⁄77 e n. 125⁄91).

Si richiede esplicito consenso al trattamento dei dati personali (ex D.Lgs. 196⁄03 e GDPR - Reg.UE. 2016⁄679).

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