Business Data Analyst

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.

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.