Annunci di lavoro pericolosi

Questo sottogruppo di annunci di lavoro pericolosi ha un denominatore comune: l’ignoranza, in un caso amplificata da una intelligenza artificiale generativa inizializzata con un input tanto vago quanto l’ignoranza di chi l’ha scritto. In quasi tutti i casi si tratta di non conoscenza, in qualche caso presunzione di saper scrivere un annuncio di lavoro per la figura X. 

 

Ignoranza

Per un nostro prestigioso cliente stiamo cercando un Data Scientist. Sono richieste le seguenti competenze:

• Esperto in statistica descrittiva, fondamentale per analizzare e interpretare i dati.
• Solida esperienza in Data Visualization, per presentare informazioni complesse in modo chiaro ed efficace.
• Ottima conoscenza di Power BI, essenziale per creare dashboard e report di alto livello.

Lingue richieste:

• Richiesta conoscenza dell’italiano almeno livello C1.
• Richiesta conoscenza dell’inglese livello B2.

Seniority:

È richiesta una figura Senior.

 

la faccio breve: non bastano statistiche descrittive per analizzare ed interpretare dati, su questo blog, e non solo, ho coperto spesso questa tema. Questo annuncio fa l’eco ad uno commentato in un altro articolo.

 

Raccogliere, ingerire, pulire, elaborare e strutturare i dati grezzi da più fonti per l’analisi. Progettare e sviluppare report e dashboard utilizzando Power BI, Tableau o Excel (grassetto mio). Analizzare le tendenze, gli schemi e le anomalie per fornire informazioni aziendali attuabili. Comunicare i risultati agli stakeholder aziendali in un formato chiaro e visivo per promuovere miglioramenti operativi.

Scienza dei dati e intelligenza artificiale

Sviluppare modelli predittivi e algoritmi di apprendimento automatico per migliorare la previsione della domanda, l’ottimizzazione della supply chain e l’efficienza operativa. Utilizzare Python o R per analisi statistiche avanzate, previsioni e ottimizzazione dei processi.)

 

Non mi puoi mettere Excel e PowerBI sullo stesso piano tramite un “o”. Questo annuncio attira incantatori di serpenti. In altre parole cerchi la truffa.

 

per supportare il business e favorire l’evoluzione dell’azienda verso approcci data-driven, dovrà prendersi carico delle seguenti attività:

• analisi tecnica e sviluppo di procedure di automazione ed integrazione tramite le piattaforme di Business Intelligence aziendali, coordinandosi con le varie U.O.
• tecniche di analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva
• analisi tecnica e sviluppo di dashboard/reportistica sul sistema di Datawarehouse aziendale in raccordo con le varie unità operative (Power BI services)
• gestione di tutte le basi di dati dell’azienda (analisi, verifica e controllo), backup, nuove utenze, nuovi schemi, security (dbAdmin)
• supporto a chi coordina progetti durante la fase di analisi di fattibilità delle iniziative tecnologiche, favorendone l’analisi d’impatto
• gestione anagrafica di tutte le basi di dati/connessioni nel sistema centralizzato degli assets (CMDBuild)

Qualifiche

• Corso di laurea magistrale – o equivalente – in informatica, ingegneria, matematica o equivalenti
• Inglese B2
• Esperienza di analisi e sviluppo su progetti di Business Analytics
• Conoscenza, utilizzo di almeno uno dei seguenti RDBS basi dati (PostgreSQL, MySQL, Maria DB, NoSQL ecc.) comprese le query, la progettazione e modellazione
• Competenza negli strumenti di reporting, tool di data visualization e analisi dei dati – Power BI e linguaggio DAX, Pentaho reporting o similari
• Competenza ed esperienza di analisi e sviluppo procedure ETL: Hop, Talend, Pentaho Data integration o suite equivalente
• Conoscenza base dei Web Services
• Sistemi operativi livello Server (Windows Server, Linux) e client (Win 10, Win 11)
• Pacchetto Office 365

Competenze preferenziali

• linguaggio Java/Javascript
• XML ed HTML
• utilizzo/sviluppo integrazione con API
• utilizzo git
• linguaggio Python
• altri linguaggi di programmazione per casi d’uso avanzati di analisi e apprendimento automatico per modelli statistici predittivi con i dati

Altre competenze

• Capacità analitiche, di problem solving e attenzione al dettaglio
• Proattività
• Capacità di lavorare in team multidisciplinari e in autonomia
• Abilità di comunicazione
• Curiosità

 

Stanno chiedendo 4 persone o un dipartimento intero: sistemista, sviluppatore, ingegnere dei dati e analista dei dati. Esistono aziende che pagano dai 50K€ in su per una figura del genere e nell’annuncio specificano la retribuzione, quest’azienda no, quindi cercano il miracolo o l’impostore. 

 

Usare IA: annunci senz’anima e nemmeno riletti

Data Scientist (Scienziato/a dei Dati)

Mansioni Principali

I Data Scientist sono tenuti a svolgere compiti tra i seguenti:

• Elaborare e analizzare set di dati complessi e di grandi dimensioni relativi ai clienti in un ecosistema Big Data con PySpark.
• Sviluppare algoritmi di Machine Learning per rispondere alle richieste aziendali.
• Individuare nuove tendenze analitiche per guidare l’applicazione di algoritmi specifici in aree come la Gestione del Rischio di Credito, CRM e Rilevamento Frodi.
• Redigere report tecnici che illustrino la metodologia e le motivazioni alla base delle analisi.
• Sintetizzare risultati o processi complessi in presentazioni semplici e chiare da visualizzare, e comunicare efficacemente i risultati ottenuti.
• Per i candidati Senior, coordinare i colleghi junior e gestire autonomamente le richieste dei clienti, contribuendo a strutturare e fornire nuove idee e proposte per l’azienda.

Collaborare alla realizzazione dei progetti di sviluppo e ricerca dell’azienda.

Requisiti Analitici e Tecnici

• Laurea Magistrale in Informatica, Fisica, Matematica, Ingegneria, Statistica, Data Science.
• Spiccate capacità analitiche e organizzative.
• Conoscenza avanzata nella trasformazione di data pipeline per l’esplorazione e l’analisi dei dati.
• Conoscenza avanzata di statistica e modellistica; profonda comprensione degli algoritmi di Machine Learning (Classificazione, Regressione e Clustering), anche dal punto di vista metodologico.
• Buona conoscenza di Text Analytics e tecniche di Natural Language Processing.
• Conoscenza base di analisi dei grafi.
• Conoscenza avanzata di Python, anche Spark e PySpark, con una buona o avanzata padronanza.
• Conoscenza base dei linguaggi di database SQL.
• Conoscenza di almeno uno dei seguenti framework: Scikitlearn, Keras/Tensorflow o Pytorch.
• La conoscenza del settore finanziario (prodotti e processi bancari) è un plus.
• Chiara comprensione del ciclo di vita completo di un progetto di advanced analytics (esplorazione dei dati, sviluppo del modello, valutazione, deployment).
• Capacità di lavorare in team e autonomia nel rispetto delle scadenze di progetto.
• Inglese fluente.
• Capacità di redigere documentazione tecnica.

Suggerimenti d’annuncio

 

Presentati: massimo 6 righe

Mi chiamo X, ho fondato / lavoro per X (descriverai X alla fine, alla gente non interessa), sto cercando figura Y per aiutarmi/aiutarci a fare Z, W.

 

Chi cerco: dettagli su Y

evitiamo di fare astrologia sugli aggettivi dei candidati, quasi tutti hanno attenzione verso i dettagli per almeno un argomento. Per questo questi dettagli si trasformano in

 

Responsabilità principali: dettagli su Z, W, etc. Minimo 3 righe, massimo 20

se vai oltre 20 righe significa che cerchi un dipartimento, e quindi un’azienda fornitrice e non un un lavoratore, se scrivi meno di 3 righe vuol dire che non sai cosa stai cercando o hai una capacità di sintesi molto rara

 

Cosa offro

reddito annuale lordo, welfare aziendale, caratteristiche della squadra, etc.

 

Competenze richieste: tecnicismi su Z,W

qui puoi farti aiutare da GPT in funzione dello aiutarmi all’inizio e le responsabilità principali. RIbadisco: fatti aiutare da una IA generativa inserendo come input i dettagli di sopra menzionati e tutti i dei documenti pubblici sull’azienda che puoi inserire come allegato. Il contesto, per una IA generativa, ha un ruolo molto importante. Senza contesto le IA generative diventano macchine generative del trito e ritrito. 

 

Carico di lavoro stimato

la parte più difficile in assoluto, anche per un addetto ai lavori. Totalmente opzionale, ma suggerisco di valutare bene con un’IA che “ragiona”.

 

Spiegazione dell’azienda

a questo punto hai l’attenzione del potenziale candidato e puoi spiegare la storia dell’azienda, anche perché può diventare spunto di domande nel colloquio. Attenzione ad inserire “leader nel mercato alfa” perché qualcuno sa fare le ricerche di mercato. E se vi va male vi copiano l’idea migliorandola, ad esempio nei processi o…nella comunicazione. 

 

Non voglio assumere ma trovare persone da formare

in questo caso sentiamoci in una prima chiamata gratuita. Posso consigliarti dei libri che in due trimestri ti formano una persona con basi di statistica computazionale e aziendale.