Business Data Analyst
Pubblicato il 28-10-2026 - Tim in Roma
All’interno del team Chief Strategy, Business Development and Wholebuy Office – Competence Development Center, ricerchiamo una persona da inserire nel ruolo di Business Data Analyst motivata e con un forte approccio analitico, da inserire presso la nostra sede di Roma.
Non aspetti a candidarsi dopo aver letto questa descrizione: per questa possibilità è previsto un elevato volume di candidature.
Attività previste dal ruolo:
La persona individuata si occuperà di analizzare e interpretare dati provenienti da diverse fonti aziendali, sviluppando soluzioni di analisi e monitoraggio a supporto delle decisioni di business e contribuendo all’automazione e all’industrializzazione dei processi di elaborazione dei dati.
In particolare, la risorsa sarà coinvolta in:
-
- Definizione degli scope progettuali e traduzione delle esigenze di business in requisiti analitici e tecnici.
- Analisi di fenomeni complessi attraverso dati provenienti da fonti eterogenee.
- Individuazione di KPI e metriche rilevanti per il monitoraggio delle performance aziendali.
- Sviluppo e automazione di processi di elaborazione, controllo e analisi dei dati.
- Verifica della qualità, della coerenza e dell’affidabilità delle informazioni prima della loro condivisione con gli stakeholder.
- Individuazione di anomalie nei dati e supporto alle attività di troubleshooting e riconciliazione tra fonti differenti.
- Interpretazione dei risultati delle analisi, distinguendo evidenze, ipotesi e possibili cause dei fenomeni osservati.
- Sviluppo autonomo di analisi, KPI e strumenti di supporto alle decisioni.
- Comunicazione chiara ed efficace degli insight e dei risultati analitici,
anche a interlocutori non tecnici.
- Gestione autonoma delle attività assegnate, in collaborazione con team tecnici e stakeholder di business.
Tali attività saranno svolte con riferimento al processo di integrazione delle competenze funzionali al percorso di trasformazione aziendale in atto.
Requisiti richiesti:
-
- Laurea o percorso specialistico in discipline quantitative o tecnico-scientifiche, quali Data Science, Statistica, Matematica, Informatica, Ingegneria, Economia quantitativa o percorsi affini.
- Conoscenza avanzata di SQL e capacità di lavorare con dataset complessi e di grandi dimensioni.
- Buona conoscenza di Python, con particolare riferimento all’analisi e alla trasformazione dei dati.
- Conoscenza delle principali librerie Python per la data analysis, quali Pandas, NumPy o equivalenti.
- Capacità di sviluppare processi di data preparation, aggregazione, riconciliazione e controllo qualità.
- Conoscenza dei principi di modellazione del dato e delle problematiche relative a granularità, duplicazioni, join e consistenza tra fonti.
- Esperienza nell’utilizzo di database relazionali e/o data warehouse.
- Familiarità con Google Cloud Platform e con strumenti quali BigQuery, Cloud Storage e Vertex AI, o con piattaforme cloud equivalenti.
- Familiarità con strumenti di data visualization e dashboarding.
- Familiarità con sistemi di versionamento del codice, in particolare Git.
- Conoscenza dei principi di sviluppo software, con attenzione alla leggibilità, alla modularità e alla manutenibilità del codice.
- Familiarità con processi di automazione, scheduling e industrializzazione delle elaborazioni dati.
- Familiarità con tecniche di prompt engineering e con strumenti low-code/no-code per la realizzazione di agenti AI e workflow basati su modelli generativi.
Competenze trasversali:
-
- Forte capacità analitica e attitudine all’interpretazione di fenomeni complessi.
- Orientamento alla qualità, all’affidabilità e alla coerenza del dato.
- Capacità di comprendere le esigenze degli stakeholder e tradurle in requisiti analitici e tecnici.
- Autonomia nella gestione delle attività e orientamento al risultato.
- Problem solving e capacità di individuare anomalie e possibili cause dei fenomeni osservati.
- Comunicazione chiara ed efficace, anche verso interlocutori non tecnici.
- Predisposizione alla collaborazione con team tecnici e stakeholder di business.
Titoli preferenziali:
-
- Esperienza nello sviluppo di analisi dati a supporto delle decisioni di business.
- Esperienza nella costruzione e nel monitoraggio di KPI e metriche di performance.
- Esperienza nell’utilizzo di SQL in contesti progettuali o aziendali.
- Esperienza nella gestione di dataset provenienti da fonti eterogenee e nelle attività di data quality e data reconciliation.
- Esperienza nella realizzazione o manute