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SAS Data Analyst

eGlueApplies on LinkedInData & Analytics
Salary
Up to €40K
Hiring from
Italy
Work type
Hybrid
Posted

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Nell’ottica del potenziamento della nostra divisione DWIT - Business Line dedicata all'IT Consulting di eGlue – stiamo ricercando una figura di Junior/Middle SAS Data Analyst da inserire nel team di Vigilanza e Rischio del Credito del nostro cliente, una primaria società di ambito bancario.


Sedi di Lavoro: Reggio Emilia, Milano o Roma.


Modalità di lavoro: ibrido (10 giorni di remote working al mese).


RAL: fino a 40.000€ a seconda della competenza della persona.


Contratto: assunzione a tempo indeterminato con contratto CCNL Metalmeccanico. L'offerta include Bonus a raggiungimento obiettivi pari al 10% della RAL, buoni pasto da 6,50€ per giorno lavorato in presenza, 250€ Welfare, Assicurazione Sanitaria a copertura del nucleo familiare.


Principali attività:

  • Partecipare attivamente alle iniziative di aggiornamento delle soluzioni in ambito SAS e SAS Viya, alle attività di reverse engineering e all'analisi dell’as-is.;
  • Partecipare ad iniziative progettuali all’interno del gruppo su tematiche correlate collaborando in team trasversali;
  • Partecipare ad iniziative di innovazione e sperimentazione con i team verticali che si occupano di dati ed algoritmi;
  • Partecipare ai processi di modellizzazione e integrazione dei dati al fine di arricchire le fonti informative;
  • Sviluppare attività di backtesting e data quality.


Requisiti:

  • Laurea in materie scientifiche e.g. Statistica, Matematica, Fisica, Data Science;
  • Precedente esperienza di 2-3 anni in ruoli analoghi, preferibilmente in progettualità banking e Financial Services, Credit Risk o Vigilanza bancaria;
  • Capacità organizzative, relazionali e di collaborazione e lavoro in team ed un approccio propositivo e proattivo.


Costituiscono requisito preferenziale:

  • Dimestichezza con altri linguaggi di programmazione legati all’analisi statistica, data reporting e data quality;
  • Competenze di sviluppo di algoritmi quantitativi;
  • Uso di Python e tool di Data Visualization (e.g. Power BI, Qlik e Tableau).


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