Data Scientist - GTM Analytics

Cosa farai

Il tuo obiettivo è possedere le metriche di Jet HR e trasformarle in modelli predittivi, dal dato grezzo alle decisioni di Sales, Growth e Ops.

Nel concreto:

• Sei owner dei modelli dbt che sono la source of truth delle metriche di Jet per Ops, Growth, Sales, Finance e Product.
• Costruisci il semantic layer delle north star metrics: la base della self-service analytics e degli agenti AI che interrogano i dati.
• Costruisci MCP e agenti AI per l’analisi dati e per automatizzare i processi GTM (Sales, Marketing, Customer Success), misurandone l’impatto.
• Crei analisi che orientano le decisioni concrete di Growth e Ops.
• Porti la self-service su Metabase a tutta l’azienda, a partire dai domini ancora scoperti. Test, documentazione e monitoring inclusi.
• Sviluppi modelli predittivi end-to-end - lead scoring, attribution multi-touch, forecasting - dalla definizione del problema al deploy e al monitoraggio.

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Come lavoriamo

Il team Data di Jet HR non è un semplice team di supporto. È la funzione che costruisce l’intera piattaforma dati su cui gira il prodotto e i prodotti AI che lo estendono.

• Data platform. Lavoriamo su una piattaforma scalabile e robusta: architettura, automazione, data products. Niente one-off, niente workaround.
• Self-service. Ogni team di Jet deve poter lavorare sui dati in autonomia. Dobbiamo essere un moltiplicatore, non un collo di bottiglia.
• Tech-first. Il team è composto da data engineers, analytics engineers, data scientists e AI engineers. Collaboriamo strettamente con prodotto, sales e operations per trasformare i dati in asset strategici.
• Niente task banali. Non esistono report manuali da tenere in vita. Automatizziamo, ottimizziamo, costruiamo soluzioni che durano.

Tech stack

DBT · Snowflake · Python · Metabase · DltHub · Apache Airflow · Docker · AWS

Chi cerchiamo

• 3+ anni di esperienza in analytics engineering, data science o data engineering.
• Parli italiano. Per combattere la burocrazia bisogna prima capirla profondamente.
• Statistica applicata. Hai usato modellazione statistica e causal inference (A/B test, metodi quasi-sperimentali) su problemi di business reali.
• Data modelling. Hai lavorato con modelli dimensionali (star/snowflake schema) e/o Data Vault.
• Python solido. Lo usi ogni giorno per analisi, modelli e pipeline, con codice pulito e testabile.

Cosa offriamo

• €45.000 – €60.000 di RAL.
• Full remote. Per davvero. Puoi lavorare da dove vuoi, basta che sia in una timezone compatibile con l’Italia. Se vuoi, il nostro ufficio a Milano è pronto ad accoglierti. Due volte l’anno abbiamo un meetup di 3 giorni, tutto pagato da Jet.
• Ownership di quello che fai. Non hai spec iper-dettagliate, non sei un mero esecutore. Sei tu responsabile dell’output finale.
• Impatto concreto. Siamo una start-up, ognuno dà un contributo essenziale allo sviluppo dei prodotti e alla crescita di Jet. Il tuo lavoro fa la differenza per migliaia di clienti.
• Start-up environment. Non è una startup qualsiasi, ma una ben finanziata e zeppa di talenti. In 6 mesi vedrai ed imparerai cose che altrove forse vedresti in anni, con un altissimo livello di responsabilità e coinvolgimento.

Processo di selezione

• Prima interview con Talent
• Tech interview con Head of Data & AI
• Final interview con il team

Candidati