Experteer Overview
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In questa funzione, accompagnerai decisioni di business trasformando grandi volumi di dati in insight concreti. Farai parte dell’area Data Management, collaborando con team interdisciplinari per analizzare dataset complessi e costruire soluzioni di analisi end-to-end. Progetterai dashboard e report interattivi a supporto dei decisori aziendali, contribuendo alla cultura del dato. L’opportunità ti permette di lavorare in un contesto FinTech internazionale, con focus su trasformazione digitale e KPI di business. Ti aspetta un ruolo di impatto, orientato all’innovazione e al miglioramento continuo.
Retribuzione / Benefits
Condurre analisi esplorative e avanzate su dataset di grandi dimensioni usando Python e SQL
Progettare e sviluppare dashboard, report interattivi e visualizzazioni con strumenti di BI
Gestire end-to-end progetti analitici, dalla raccolta requisiti alla comunicazione degli output
Estrarre e trasformare dati da sorgenti eterogenee per dataset riutilizzabili
Sviluppare e mantenere modelli di dati su Databricks con focus su performance e documentazione
Definire e monitorare KPI in collaborazione con Product, Marketing, Finance e Operations
Applicare tecniche statistiche per rispondere a domande di business complesse
Collaborare con Data Engineering e Data Science; contribuire alla cultura del dato
Responsabilità
Esperienza 3–5 anni in ruoli di analisi dati con progetti complessi
SQL avanzato (window functions, CTE, subquery, ottimizzazione) su PostgreSQL, Redshift, Athena, Databricks SQL
Buona padronanza di Python (pandas, NumPy, matplotlib/seaborn, plotly); PySpark su Databricks è Plus
Esperienza Databricks (notebook, Delta Lake, Unity Catalog)
Competenze in almeno uno strumento di BI (Power BI, Tableau, Looker)
Conoscenza servizi AWS per dati (S3, Athena, Redshift, Glue)
Statistica xjrgpwk applicata: distribuzioni, ipotesi, regressione, VAR; esperienza in segmentazione e forecasting
Ottime capacità di comunicazione e storytelling con i dati
Conoscenze di base di Machine Learning/AI (classificazione, clustering, anomaly detection); MLflow o Databricks AutoML sono plus
Laurea in discipline affini; certificazioni Databricks o AWS Data Analytics sono apprezzate
Requisiti fondamentali
modalità di lavoro ibrida
sede Milano, Padova, Roma, Torino, Mangone (CS)
ambiente FinTech internazionale
opportunità di crescita professionale
lavoro su progetti di analisi end-to-end
#J-18808-Ljbffr