Process Modelling & Data Analytics Engineer - Junior

Descrizione

Fondata nel 1914, Danieli è leader mondiale nella costruzione di impianti e macchine per l'industria siderurgica. L'azienda conta oltre venticinque divisioni e si distingue per innovazione, spirito di squadra, eccellenza e affidabilità.

Per il rafforzamento dell'area Digital, siamo alla ricerca di un giovane ingegnere motivato, interessato all'analisi dei dati, ai processi industriali e alle tecnologie digitali. La risorsa entrerà a far parte di un team multidisciplinare a supporto di progetti legati ai processi di produzione dell'acciaio, alla data analytics e alla modellazione di processo.

Sede di lavoro: Buttrio (UD)

Responsabilità

• Supportare le attività di raccolta, preparazione e analisi dei dati;
• Supportare lo sviluppo di modelli analitici e matematici;
• Creare report, dashboard e visualizzazioni dei dati;
• Collaborare con process engineer e specialisti dei dati;
• Contribuire a progetti di innovazione e trasformazione digitale.

Requisiti tecnici

• Laurea triennale o magistrale in Ingegneria, Data Science, Informatica, Matematica, Fisica, Statistica o discipline affini;
• Conoscenze di base di Python;
• Interesse per data analytics, machine learning e tecnologie digitali;
• Livello di inglese B2 o superiore;
• Esperienze di tirocinio, tesi o progetti relativi a processi industriali;
• Familiarità con Excel, SQL o strumenti di data visualization;
• Interesse per il settore siderurgico e metallurgico.

Soft Skills

• Mentalità analitica e volontà di apprendere;
• Buone capacità di lavoro in team e comunicazione;
• Attitudine al problem solving;
• Orientamento al risultato.

Crediamo nel valore della diversità e promuoviamo un ambiente inclusivo, in cui ogni persona possa esprimere il proprio potenziale. Scopri di più sulla Cultura Danieli

L'azienda applica il CCNL Metalmeccanica Industria. La retribuzione totale annua lorda prevista per la posizione partirà da € 30.000,00 e sarà definita sulla base di criteri oggettivi e neutrali rispetto al genere, quali competenze richieste, responsabilità previste, livello di autonomia e complessità del ruolo.

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