Senior Data Analyst

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Overview

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 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)
- Contesto FinTech internazionale
- Opportunità di crescita professionale
- Lavoro su progetti di analisi end-to-end

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