Data Analyst Senior Associate

Cerved è la tech company italiana che, grazie a segnali predittivi unici e a un patrimonio esclusivo di dati e analytics, supporta la crescita sostenibile, la gestione del rischio e la trasformazione digitale di imprese e istituzioni.

Con Cerved Rating Agency, elaboriamo valutazioni sul merito di credito, rating ESG e analisi sulle emissioni di debito.

Dal 2021 Cerved è parte di ION Group, uno dei più grandi operatori FinTech internazionali.

In un contesto in costante evoluzione normativa e tecnologica, stiamo cercando un/a Data Analyst da inserire nell’area Data Management.

Il/la candidato/a sarà parte attiva nella (analisi di dati complessi a supporto delle decisioni di business, trasformando grandi volumi di dati in insight actionable e contribuendo attivamente a progetti di analisi end-to-end).

Le principali responsabilità:

• Condurre analisi esplorative (EDA) e analisi avanzate su dataset complessi e di grandi dimensioni, utilizzando Python e SQL, per identificare trend, anomalie e opportunità di business;

• Progettare e sviluppare dashboard, report interattivi e visualizzazioni dati con strumenti di BI a supporto dei decision maker aziendali;

• Gestire end-to-end un progetto analitico: dalla raccolta e comprensione dei requisiti, alla pulizia e trasformazione dei dati, fino alla produzione e alla comunicazione degli output;

• Estrarre, combinare e trasformare dati provenienti da sorgenti eterogenee per costruire dataset analitici robusti e riutilizzabili;

• Sviluppare e mantenere modelli di dati analitici su Databricks garantendo performance, qualità e documentazione;

• Definire e monitorare KPI e metriche di business, collaborando con i team di Product, Marketing, Finance e Operations per allineare le analisi agli obiettivi strategici;

• Applicare tecniche di analisi statistica per rispondere a domande di business complesse

• Collaborare con i team di Data Engineering e con i team di Data Science ;

• Contribuire alla cultura del dato in azienda.

I requisiti:

• Esperienza di almeno 3–5 anni in ruoli di analisi dati, con comprovata partecipazione a progetti di analisi complessi in contesti strutturati (es. finanza, retail, telco, FinTech, insurance);

• Solide competenze di SQL avanzato (window functions, CTE, subquery complesse, ottimizzazione delle query) su database relazionali e analitici (PostgreSQL, Redshift, Athena, Databricks SQL);

• Buona padronanza di Python per l’analisi dei dati: pandas, NumPy, matplotlib/seaborn, plotly; la conoscenza di PySpark su Databricks costituisce un plus significativo;

• Esperienza nell’utilizzo della piattaforma Databricks (notebook, Databricks SQL, Delta Lake, Unity Catalog) per l’esplorazione e l’analisi di dataset di grandi dimensioni;

• Competenze con almeno uno strumento di BI e data visualization (Power BI, Tableau, Looker o equivalenti) per la creazione di dashboard e report a uso business;

• Conoscenza dei principali servizi AWS per i dati (S3, Athena, Redshift, Glue) e capacità di interrogare e navigare autonomamente un Data Lake o Data Warehouse cloud;

• Solida preparazione in statistica applicata : distribuzioni, test di ipotesi, regressione, correlazione, analisi della varianza; esperienza con tecniche di segmentazione e forecasting;

• Ottime capacità di comunicazione e storytelling con i dati ;

• Familiarità con tecniche di base di Machine Learning e AI applicati all’analisi (classificazione, clustering, anomaly detection) e con strumenti come MLflow o Databricks AutoML costituisce un vantaggio;

• Laurea in Statistica, Matematica, Informatica, Ingegneria, Economia o discipline affini; certificazioni Databricks o AWS (Data Analytics) sono apprezzate.

💻 Modalità di lavoro: ibrida, con ampia possibilità di smart working.

📍 Sede di lavoro: Milano, Padova , Roma, Torino o Mangone (CS).

#LI-Hybrid

Cerved Group garantisce (ai sensi del D.Lgs 198/2006, D.Lgs.215/2003 e D.Lgs.216/2003) pari opportunità di accesso al lavoro a tutt* i/le candidat* e si impegna a favorire il rispetto delle diversità e l’inclusione sul posto di lavoro.