Data Scientist - Get Ready

Compiti/attività in cui sarà coinvolta la risorsa:

• Collaborare con le aree di business per l’individuazione e la risoluzione di “pain/bisogni” con soluzioni nuove.
• Comprendere le esigenze delle linee di business e saperle tradurre in termini di analisi dei dati e modelli quantitativi di Advanced Analytics e Intelligenza Artificiale;
• Sviluppare la conoscenza dei dati raccolti e della loro struttura, nonché dei sistemi in cui sono contenuti nella misura necessaria per il buon andamento della propria attività;
• Sviluppare prototipi rapidi e soluzioni pilota che consentano alle aree aziendali una migliore comprensione delle soluzioni di Data Science proposte e permettano di validare le ipotesi di business;
• Presentare i risultati ad un pubblico non tecnico, sia attraverso report periodici che in riunioni e presentazioni;
• Diventare un punto di contatto e di riferimento per gli interlocutori delle aree aziendali con cui collaborano;
• Analizzare e valutare le opzioni make/buy per risolvere le esigenze aziendali e la strategia definita dall'organizzazione, collaborando con fornitori esterni e produttori di soluzioni quando necessario a tale scopo;
• Partecipare a team multidisciplinari (Business, Data / AI / Visualization Engineers, IT Architects, SW Engineers) nei diversi progetti in cui è richiesto;
• Abilitare, supportare e accelerare il processo di Cambiamento culturale del gruppo, coinvolgendo persone delle diverse aree di business nelle attività operative gestite con metodologie Lean e Agile, al fine di contaminare con approccio, attitudine e metodologie tipiche di innovation il maggior numero possibile di colleghi di Gruppo.
• Indagare nuove tecniche all'interno delle discipline di sua competenza (Advanced Analytics e Artificial Intelligence) e suggerire e promuovere cambiamenti data-driven (Data Driven) che contribuiscono a migliorare i risultati di Business.

Requisiti e conoscenze:

• Laurea magistrale in discipline STEM
• Livello di inglese B2
• Esperienza nello sviluppo di modelli statistici e predittivi/prescrittivi.
• Esperienza in progetti di diversa scala
• Esperienza nello stack tecnologico MS Azure e nelle sue soluzioni orientate ad AA/AI (altamente consigliato)
• Elevata conoscenza pratica di tecniche di Intelligenza Artificiale (Machine/Deep Learning, Optimization, …) e Big Data Analytics.
• Padronanza di Python. Concetti e pratiche di ingegneria del software forti
• Elevata capacità di comunicazione orale e scritta.
• Conoscenza dei linguaggi di prototipazione rapida.
• Gestione progettuale con metodologia agile e lean
• Gradita conoscenza del settore assicurativo

Completano il profilo:

• Mentalità multiculturale e cooperazione
• Esecuzione. Orientamento ai risultati.
• Apertura al cambiamento
• Risoluzione dei problemi
• Resilienza
• Sviluppo personale
• Orientamento al risultato
• Imprenditorialità
• Conoscenza CX e UX
• Autonomia