Opportunità in Data Science: Scopri come Candidarti Online su Diversi Siti di Lavoro

Stai cercando un lavoro ben retribuito nel campo della scienza dei dati? Esplora queste sette piattaforme per trovare la tua prossima opportunità. 

Nonostante i tempi incerti, iniziare da qualche parte è fondamentale. Questo blog ti guiderà attraverso le migliori piattaforme per trovare ruoli redditizi nel campo della scienza dei dati. 

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Con la crescente domanda di competenze in ambito di dati, avrai accesso a opportunità remote, freelance e tradizionali.

I 7 Migliori Piattaforme Online Per Candidarti a Offerte di Lavoro

Ecco sette piattaforme online di lavoro tra le migliori per opportunità nel campo della scienza dei dati. 

1. LinkedIn

LinkedIn è una piattaforma leader per i data scientist che cercano ruoli ben retribuiti e riconoscimento per le proprie competenze. 

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Offre una vasta gamma di opportunità di lavoro nel campo della scienza dei dati in vari settori. 

Gli algoritmi avanzati della piattaforma raccomandano lavori in linea con il tuo profilo, le tue competenze e i tuoi interessi, rendendo la ricerca del lavoro più efficiente.

Applicare e fare networking

Puoi facilmente candidarti per posizioni e contattare direttamente i reclutatori.

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LinkedIn facilita anche l’espansione della tua rete professionale, permettendoti di connetterti con leader del data science.

Migliorare il tuo profilo con competenze chiave, progetti e raccomandazioni ti rende più visibile ai reclutatori come un candidato di alto livello.

Rimani Informato

La piattaforma semplifica il rimanere informati sulle ultime tendenze e le migliori pratiche nella scienza dei dati.

Fornisce contenuti selezionati per mantenerti aggiornato, aiutandoti a mantenere un vantaggio competitivo nel settore.

2. Wellfound

Wellfound, precedentemente noto come AngelList Talent, è una piattaforma leader per i data scientist alla ricerca di posizioni remote ben remunerate in startup e nelle migliori aziende tech. 

Creando un profilo su Wellfound, i data scientist ottengono accesso a una vasta gamma di opportunità in startup in rapida crescita.

Piattaforma Responsiva

La piattaforma si distingue per la sua responsività. I candidati spesso ricevono risposte dai responsabili delle assunzioni entro pochi giorni dalla presentazione della candidatura.

Wellfound semplifica il processo di trovare startup che siano in linea con i tuoi valori e obiettivi, permettendoti di applicare efficacemente le tue competenze di analisi dati.

Eccellente Fonte di Lavoro

Wellfound è riconosciuto come un’ottima fonte di opportunità lavorative nel settore della scienza dei dati all’interno dell’ecosistema delle startup.

La piattaforma personalizza gli abbinamenti lavorativi in base al tuo profilo e competenze, mettendoti in contatto con giovani ed eccitanti aziende che cercano le tue abilità.

3. Toptal

Toptal offre una piattaforma unica per lavori di data science freelance e contrattuali ben retribuiti. 

Vanta una rete che comprende il top 3% dei professionisti della data in tutto il mondo, offrendo un senso di status d’elite per coloro che lavorano tramite la piattaforma. 

Le opportunità disponibili includono ruoli come data scientists freelance, data engineers e machine learning engineers.

Tariffe di pagamento e clientela del progetto

La piattaforma è conosciuta per le sue eccellenti tariffe di pagamento, che attirano aziende di alto livello, startup e organizzazioni come clienti. 

Ciò garantisce che il lavoro sia sia stimolante che gratificante, contribuendo a un’esperienza professionale appagante.

Rete Esclusiva e Processo di Selezione

Fare parte della rete esclusiva di Toptal migliora l’autostima di un professionista dei dati.

Il rigoroso processo di screening richiesto per essere accettati nella rete è una testimonianza delle proprie competenze e traguardi nel campo.

4. Upwork

Upwork offre ai data scientist accesso a una vasta gamma di opportunità di lavoro flessibili e ben remunerate. 

Come Fiverr, mette in contatto i liberi professionisti con clienti alla ricerca di lavoro basato su progetti, impegni a ore, contratti a lungo termine e persino potenziali ruoli a tempo pieno.

Creazione del tuo portfolio su Upwork

Per distinguerti, concentrati sul miglioramento del tuo portfolio su Upwork. Evidenzia le tue specifiche competenze in scienze dei dati, gli strumenti in cui sei esperto e i successi ottenuti nei progetti precedenti.

Controlla regolarmente Upwork per nuove offerte di lavoro in scienze dei dati che corrispondano alle tue competenze. Quando ti candidi, sottolinea come puoi aggiungere valore ai potenziali clienti.

5. Kolabtree

Kolabtree è una piattaforma di freelancing creata appositamente per scienziati ed esperti del settore. Costruire una reputazione richiede tempo, ma Kolabtree offre la possibilità di ottenere posizioni redditizie nel campo della scienza dei dati. Investendo circa 2 ore nella creazione di un profilo dettagliato che mostri credenziali accademiche e professionali, risultati e campi di competenza, puoi attirare l’attenzione di potenziali clienti.

Opportunità di Progetto e Negoziazione

Molti progetti su Kolabtree hanno prezzi fissi, ma c’è flessibilità nel negoziare le tariffe in base alle tue capacità ed esperienze.

Inizialmente, potresti trovare progetti di dati a bassa remunerazione mentre ti affermi sulla piattaforma.

Tuttavia, completando costantemente progetti con successo, potrai iniziare ad essere contattato per contratti meglio retribuiti. La piattaforma è molto reattiva, consentendo ai clienti di contattarti direttamente per progetti potenziali che corrispondono alle tue competenze.

6. Infatti

Indeed è una piattaforma di ricerca di lavoro di primo piano, ideale per trovare ruoli locali di data science ben retribuiti, specialmente al di fuori del Nord America. 

Crea un profilo e candidati in modo selettivo per connetterti con numerose opportunità di data science nella tua zona. 

Avoid application spam, candidati solo per lavori che corrispondono strettamente alle tue competenze.

Trovare Lavori di Data Science

Indeed è conosciuto per le sue offerte di lavoro in data science per livelli junior ed entry-level. Tuttavia, con l’esperienza giusta, è possibile trovare anche posizioni avanzate e senior. 

Indeed è spesso la piattaforma preferita per la ricerca di lavoro locale per coloro che si trovano nel Sud Asia o in altri mercati al di fuori del Nord America. 

Controlla regolarmente Indeed per nuove opportunità di lavoro in data science ben retribuite nella tua città o paese.

7. Lavori presso Amazon

Grandi aziende tecnologiche come Amazon offrono posizioni ben retribuite nel settore della scienza dei dati che di solito non vengono pubblicizzate sui comuni siti di lavoro.

Per trovare queste opportunità esclusive, visita Amazon.jobs e siti simili di aziende tecnologiche.

Questi siti interni elencano numerosi ruoli nel settore della scienza dei dati presso diverse sedi globali.

Assicurarsi una posizione di Data Science presso Amazon

La maggior parte delle posizioni di data science presso le principali aziende tech sono disponibili solo sui loro siti di carriera interni.

Amazon sta attivamente cercando data scientist per vari dipartimenti, tra cui Alexa, AWS, retail e operazioni.

Queste posizioni offrono salari attraenti e benefici. Tieni d’occhio Amazon.jobs se punti a una posizione di data science in una delle migliori aziende tech con compensi e vantaggi eccellenti.

Lavori di Data Science a Cui Puoi Candidarti su Diverse Piattaforme Lavorative

La data science è un campo in rapida crescita con diverse opportunità di lavoro su varie piattaforme, compresi stage di data science per coloro che stanno iniziando la loro carriera.

Ecco sette lavori di data science a cui puoi candidarti, ognuno con il proprio insieme di responsabilità e aspettative salariali:

  • Analista dei Dati: Gli analisti dei dati interpretano set di dati complessi per fornire approfondimenti utili per la presa di decisioni. Utilizzano strumenti e tecniche statistiche per analizzare i dati e presentare chiaramente e concisamente i loro risultati. Aspettativa salariale: $60.000 – $85.000 all’anno.
  • Ingegnere di Machine Learning: Questi professionisti progettano e implementano modelli di machine learning per risolvere problemi aziendali. Lavorano a stretto contatto con data scientist e ingegneri per sviluppare algoritmi in grado di apprendere dai dati e fare previsioni. Aspettativa salariale: $100.000 – $150.000 all’anno.
  • Posizioni di Data Scientist: I data scientist utilizzano la loro esperienza in statistica, matematica e informatica per estrarre informazioni dai dati. Costruiscono modelli predittivi, conducono esperimenti e comunicano i loro risultati agli interessati. Aspettativa salariale: $90.000 – $140.000 all’anno.
  • Analista di Business Intelligence: Gli analisti BI utilizzano strumenti di analisi dei dati e visualizzazione per fornire approfondimenti che aiutano le aziende a prendere decisioni strategiche. Trasformano i dati grezzi in report e dashboard significativi. Aspettativa salariale: $70.000 – $95.000 all’anno.
  • Ingegnere dei Dati: Gli ingegneri dei dati costruiscono e mantengono l’infrastruttura necessaria per la generazione, raccolta e analisi dei dati. Si assicurano che i dati siano accessibili e utilizzabili per i data scientist e gli analisti. Aspettativa salariale: $90.000 – $130.000 all’anno.
  • Ingegnere dei Big Data: Specializzati nel trattare grandi volumi di dati, gli ingegneri dei big data sviluppano, mantengono e testano soluzioni per i big data. Utilizzano tecnologie come Hadoop e Spark per elaborare e analizzare i big data. Aspettativa salariale: $100.000 – $145.000 all’anno.
  • Manager della Data Science: I manager della data science guidano team di professionisti dei dati al raggiungimento degli obiettivi aziendali. Supervisionano lo sviluppo e l’implementazione di strategie basate sui dati e garantiscono la qualità e l’accuratezza delle analisi dei dati. Aspettativa salariale: $120.000 – $170.000 all’anno.

Competenze Generali e Requisiti Prima di Candidarsi per Lavori di Data Science

Per intraprendere una carriera in data science, inclusi lavori di data science remoti, ci sono diverse competenze chiave e qualifiche che dovresti possedere:

  • Matematica e Statistica: Una solida comprensione dei concetti matematici e delle tecniche statistiche è fondamentale per analizzare e interpretare i dati.
  • Competenze di Programmazione: La competenza in linguaggi di programmazione come Python, R o SQL è essenziale per manipolare e analizzare i dati.
  • Apprendimento Automatico: La conoscenza degli algoritmi di apprendimento automatico e delle loro applicazioni è cruciale per la costruzione di modelli predittivi e la risoluzione di problemi complessi.
  • Visualizzazione dei Dati: La capacità di creare visualizzazioni chiare e informative è importante per comunicare le intuizioni sui dati ai portatori di interesse non tecnici.
  • Manipolazione dei Dati: Competenze nella pulizia, trasformazione e organizzazione dei dati grezzi sono necessarie per preparare i set di dati per l’analisi.
  • Tecnologie Big Data: La familiarità con strumenti big data come Hadoop, Spark o Kafka può essere vantaggiosa per la gestione del processing dei dati su larga scala.
  • Comunicazione: Sono necessarie forti abilità di comunicazione per trasmettere efficacemente le scoperte sui dati e collaborare con membri del team provenienti da background diversi.
  • Risoluzione dei Problemi: La capacità di pensare in modo critico e risolvere problemi in modo creativo è essenziale per sviluppare soluzioni innovative alle sfide legate ai dati.

Avere una laurea pertinente in campi come informatica, statistica, matematica o una disciplina correlata può essere vantaggioso. 

Inoltre, acquisire esperienza pratica attraverso stage, progetti o corsi online può aumentare la tua employability nel mercato del lavoro della data science.

Conclusione

Per ottenere un lavoro ben retribuito in data science, utilizza piattaforme online per accedere a grandi opportunità.

Le sette piattaforme menzionate possono metterti in contatto con datori di lavoro e clienti che cercano le tue competenze in data.

Crea profili solidi evidenziando la tua esperienza in data science. Presenta domande in modo selettivo, mettendo in luce il tuo valore. Continua a provare e impara nuove competenze mentre aspetti un’offerta di lavoro.

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