A proposito di questo modello
Il template ATS Data Analyst combina un layout moderno in Inter per il corpo e Source Code Pro per le cifre, su sfondo blu chiaro. Le competenze restano in testo semplice ma gli indicatori chiave — guadagni KPI, volumi, precisione modello — ricevono un trattamento code che il recruiter legge in pochi secondi. Compatibile con gli ATS degli editori SaaS (Lever, Ashby, Greenhouse) e dei grandi gruppi (Workday, Avature).
Per quale profilo?
Si rivolge a data analyst, specialisti BI, ingegneri ML e data scientist che si candidano in product company (Bending Spoons, Satispay, Scalapay), banche (Intesa Sanpaolo Tech, UniCredit Data Science, Banca Mediolanum Digital), studi di consulenza (Reply, Capgemini Italy, NTT Data Italy) e scale-up data-driven. Adatto anche agli analytics translator e growth analyst il cui valore si misura dalle cifre di impatto più che dalla prosa.
Come utilizzarlo
Create una rubrica «Stack tecnico» densa con categorie: Linguaggi (Python, R, SQL, Scala), Cloud (AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks), Data tools (dbt, Airflow, Spark, Kafka), ML (scikit-learn, PyTorch, MLflow), Viz (Tableau, Looker, Power BI, Metabase). Per ogni posizione, formulate i bullet intorno all'impatto business: «Migliorata la precisione del modello di churn da 0,71 a 0,84 AUC — riduzione churn 12% — 4,8 M€ di revenue preservato».
Domande frequenti
Bisogna listare i Kaggle o competizioni data?
Sì per i profili 0-5 anni di esperienza, aiuta a passare lo screening. Menzionate il top % (top 5%, top 1%, Kaggle Expert/Master/Grandmaster) e la natura della competizione. Per profili più senior (8+ anni), tenete solo le distinzioni maggiori e spostate il focus sui progetti interni a impatto misurato.
Come quantificare l'impatto di una dashboard?
Cercate la metrica business dietro lo strumento: «Costruita una dashboard SLA in tempo reale — adozione da 240 ops manager — riduzione MTTR del 38% in 6 mesi». Gli ATS scansionano le cifre nei bullet e i recruiter filtrano spesso per ordine di grandezza di impatto. Una metrica senza denominatore è ignorata — dare sempre il contesto.
Bisogna un link GitHub o Kaggle nell'header?
Sì, è atteso in data/ML. Aggiungete 2-3 link massimo: GitHub (con 3-4 repo fissati su progetti completati), profilo Kaggle, LinkedIn. Evitate i link a competizioni abbandonate o fork senza contributo. Il profilo GitHub è letto dai Lead Data e dagli engineering manager tecnici prima del colloquio.
