Data Analyst
Junior / Apprendista

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Saipem

Milano, Milano, Lombardia, Italia

Hybrid

Stage / Tirocinio

Energia e infrastrutture / Ingegneria e costruzione

Descrizione della Posizione Lavorativa

Saipem è un leader globale nell'ingegneria e costruzione per i settori dell'energia e delle infrastrutture, con oltre 30.000 persone di più di 130 nazionalità in più di 50 paesi, impegnata nella transizione energetica verso il Net Zero.

Nel ruolo di Data Analyst entrerai a far parte dell'unità Systems and Data Engineering Management (SYDEM). Sarai responsabile della gestione, dell'ottimizzazione e della pulizia dei dati sia negli ambienti operativi sia in quelli analitici, contribuendo alla realizzazione di sistemi di raccolta dati e garantendo dataset di qualità che supportino flussi di lavoro ingegneristici efficaci e decisioni informate a livello aziendale.

Avrai un ruolo centrale nel mantenere la affidabilità, la coerenza e la tracciabilità dei dati lungo l'intero ciclo di vita dei processi ingegneristici, favorendo l'evoluzione delle capacità digitali del business.

Responsabilità principali

  • Progettare, sviluppare e manutenere pipeline di dati per acquisire, trasformare e distribuire dataset provenienti da fonti interne ed esterne.
  • Migliorare la qualità, l'affidabilità e la governance dei dati, assicurando il rispetto degli standard aziendali, dei requisiti di metadata e delle regole di lifecycle management.
  • Collaborare con data scientist, analisti e stakeholder di ingegneria per comprendere le esigenze dei dati e tradurle in soluzioni tecniche a supporto di analisi e reporting avanzati.
  • Implementare processi di pulizia, validazione e arricchimento dei dati per fornire dataset coerenti e di elevata qualità.
  • Contribuire alla documentazione, agli standard e alle best practice per promuovere il miglioramento continuo delle metodologie di data engineering all'interno di SYDEM.

Requisiti formativi e linguistici

  • Titolo di studio: laurea magistrale o triennale in Statistica, Ingegneria, Information Technology o Economia.
  • Lingue: Italiano e Inglese.

Conoscenze tecniche richieste

  • Capacità di estrarre insight dai dati mediante tecniche analitiche e statistiche.
  • Esperienza nella progettazione di cruscotti interattivi e report con Power BI.
  • Esperienza nella creazione di viste analitiche basate su dataset e modelli di dati.
  • Capacità di lavorare con dataset strutturati e non strutturati, applicando logiche analitiche avanzate.
  • Solida esperienza in data wrangling, trasformazione, aggregazione e preparazione dei dati per attività di analytics.

Cosa offriamo: stage con pacchetto benefit aziendali, opportunità di sviluppo delle competenze trasversali tramite il modello "One Saipem Way", percorsi di crescita professionale e possibilità di affrontare sfide complesse in contesti innovativi. Luogo: Milano. Modello di lavoro ibrido con opzioni di Smart Working e orari flessibili.

Ti invitiamo a candidarti anche se non rispecchi perfettamente tutti i requisiti: Saipem valorizza lo sviluppo e le candidature spontanee. L'azienda promuove un ambiente inclusivo basato su rispetto, collaborazione e diversità. La sicurezza e la sostenibilità sono prioritarie.

Per aiutarci a migliorare, è possibile compilare un breve sondaggio anonimo: https://forms.office.com/e/3sCe293xsf

Consulta l'informativa sulla privacy (art. 13, 14, D.Lgs. 196/03 e art. 13 GDPR 679/16).

Benefit

  • Stage con pacchetto di benefit aziendali.
  • Palestra aziendale e mensa aziendale.
  • Modello di lavoro ibrido, Smart Working e orari flessibili.
  • Programmi di sviluppo soft skills e opportunità di crescita professionale.

Requisiti

Laurea magistrale o triennale in Statistica, Ingegneria, Information Technology o Economia. Conoscenza dell'italiano e dell'inglese. Disponibilità per uno stage in ambito data engineering presso l'unità SYDEM (Milano).

Competenze richieste

  • Competenze professionali
  • Progettazione pipeline dati (ETL/data engineering) Data quality e data governance Power BI Creazione di viste analitiche e modelli di dati Data wrangling trasformazione e aggregazione Tecniche analitiche e statistiche Lavoro con dati strutturati e non strutturati
  • Competenze trasversali
  • Comunicazione Lavoro di squadra Collaborazione Orientamento al miglioramento continuo Adattabilità