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Internship - Data Analytics Consultant

Pubblicato il 03-09-2026 - Methode in San Vendemiano

Sei una persona innovativa e propositiva, pronta ad affrontare ogni sfida con entusiasmo?
In Méthode ricerchiamo persone che condividano la nostra visione, desiderose di crescere insieme in un ambiente stimolante e partecipativo.
Siamo una realtà dinamica e giovanile, dal 2018 riconosciuta come Great Place To Work e orgogliosa di aver ottenuto nel 2024 la Certificazione per la Parità di Genere UNI/PdR 125:2022.
Cosa Ti Aspetta In Méthode
- un percorso di crescita professionale che mira allo sviluppo continuo delle tue competenze tecniche e trasversali;
- un ambiente di lavoro ibrido, che concilia flessibilità e collaborazione in presenza, infatti, potrai lavorare fino a 2 giorni a settimana in smart working;
- l'inserimento in team di circa una decina di persone, caratterizzati da diversi livelli di esperienza e guidati da figure di leadership specializzate;
- rimborso spese mensile di 800 euro e Ticket Restaurant del valore di 8.00 Euro per ogni giornata lavorata del mese (anche in Smart Working);
- possibilità di trasformare l'internship in un contratto di assunzione,



in caso di interesse reciproco;
- orario di lavoro flessibile, che permetta di gestire al meglio lavoro e impegni personali ;
- un premio welfare del valore di 500€ all'assunzione per chi completa l'internship in Méthode e consegue la Laurea.

Cosa Cerchiamo In Te
- predisposizione al problem solving e all'accoglienza di nuove sfide
- formazione tecnica, con un vivo interesse per l'ambito informatico e attitudine analitica (si prediligono titoli di studio nell'ambito dell''informatica, ingegneria gestionale, matematica, statistica, economia);
- predisposizione al lavoro di squadra, con capacità di comunicazione e condivisione.

In Quali Ambiti Potrai Fare La Differenza
- Business Intelligence: Area Reporting, Data Analysis, Data Discovery, Dashboarding, Data Science, Area Datawarehouse;
- Predictive Analytics;
- Big Data Management;
- AI & Machine Learning.

In Méthode siamo convinti che i dati siano

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