La caccia alle competenze si fa ogni giorno più agguerrita, ma soprattutto è in continua evoluzione. Mai come negli ultimi anni abbiamo assistito a cambi così repentini di esigenze aziendali, che portano gli HR a doversi muovere in aree sempre nuove, con alcune interessanti costanti, come quella relativa ai data scientist.
Potrebbe essere scontato fare un’analisi approfondita delle motivazioni per cui il dato sia diventato centrale nelle strategie aziendali e, di conseguenza, dei perché i data scientist siano così ricercati, ma è utile ricordare come mai si cerchino sempre di più profili neolaureati che aspirino a ricoprire questa posizione e quali sono le testimonianze dirette di imprese che ricercano questi talenti.
Perché cercare data scientist neolaureati per la tua impresa?
Entrano in azienda con competenze già allineate al mercato
I percorsi universitari più recenti in data science, analytics e AI sono costruiti sulle tecnologie e sui linguaggi oggi richiesti dalle imprese. Il mondo accademico sta facendo uno sforzo effettivo nell’avvicinare sempre più i propri laureati alle esigenze di un mondo del lavoro competitivo e dinamico.
Hanno un approccio naturalmente data-driven
I neolaureati crescono in un contesto formativo in cui l’analisi dei dati è sempre più centrale, sviluppando familiarità con strumenti, modelli previsionali e lettura critica delle informazioni. Le competenze derivate da questo tipo di percorsi rende i laureati più preparati nell’anticipare i cambiamenti e nel fornire un vero e proprio vantaggio competitivo alle imprese in cui lavorano.
Portano velocità di apprendimento e adattabilità
In un settore che evolve rapidamente, la capacità di aggiornarsi continuamente è fondamentale. I giovani profili mostrano spesso forte flessibilità e predisposizione all’innovazione.
Uniscono ambizione e forte motivazione professionale
Chi sceglie un percorso in ambito data science è spesso spinto dal desiderio di lavorare su progetti ad alto impatto, con una naturale inclinazione alla crescita e alla specializzazione. Si tratta di soft skill che sono cruciali nel definire un profilo che crea effettivamente valore e rappresenta un vantaggio per l’organizzazione.
Possono crescere insieme all’azienda
Inserire un giovane talento in fase iniziale consente alle imprese di formare competenze su misura rispetto ai propri processi, strumenti e obiettivi strategici. Questo vale per tutte le tipologie di profili, ma nel caso dei data scientist può rappresentare una leva per sviluppare o raffinare le proprie strategie di retention dei talenti.
Rappresentano un investimento sulle competenze del futuro
Data analysis, AI e gestione intelligente dei dati sono ormai asset trasversali in ogni settore. Intercettare questi profili oggi significa rafforzare la competitività aziendale nel medio-lungo periodo.
Le testimonianze aziendali
Per meglio inquadrare la figura del data scientist e come mai si tratti di un ruolo fondamentale per le strategie di un’impresa, abbiamo rivolto alcune domande ad HR di grandi aziende che da tempo collaborano con AlmaLaurea, in particolare a Benedetta Lavezzi di Avvale e a Elena De Romanis di Soft Strategy, ecco come ci hanno risposto.
Quanto è importante per la vostra realtà la figura del Data Scientist? Quale valore porta?
BL: In Avvale, il Data Scientist contribuisce a costruire soluzioni AI/ML centriche che ottimizzano i processi, abilitano nuovi servizi digitali e supportano i nostri clienti nel passaggio a modelli di business circolari. Per tale motivo è centrale per trasformare i dati in leve strategiche per l’innovazione sostenibile.
EDR: In Soft Strategy la figura del Data Scientist è diventata un elemento chiave in molte progettualità strategiche. La crescente disponibilità di dati richiede non solo la capacità di analizzarli, ma anche di interpretarli in modo da generare un impatto concreto sul business.
Il Data Scientist porta valore soprattutto trasformando informazioni eterogenee in insight utili, individuando pattern non immediatamente evidenti e contribuendo alla definizione di soluzioni data–driven.
Il suo contributo non è mai puramente tecnico: aiuta a prendere decisioni più consapevoli, supporta la creazione di prodotti e servizi basati su modelli predittivi e favorisce una cultura aziendale orientata all’uso intelligente dei dati.
Quali problemi o sfide coinvolgono principalmente i vostri data scientist?
BL: Affrontano sfide complesse legate all’eterogeneità dei dati, all’integrazione tra il mondo fisico e quello digitale, e alla necessità di rendere i modelli intelligenti interpretabili, scalabili e allineati agli obiettivi dei clienti. Devono inoltre saper stare al passo con un’evoluzione tecnologica rapidissima, traducendo l’innovazione continua e gli insight ottenuti in soluzioni concrete e di valore per i nostri progetti.
EDR: Le principali sfide riguardano l’intero ciclo di vita del dato.
Il Data Scientist deve saper gestire dati spesso incompleti, eterogenei o distribuiti su sistemi diversi, progettando pipeline affidabili e scalabili insieme ai team di sviluppo.
Un altro aspetto critico è la capacità di trasformare risultati complessi in messaggi chiari e comprensibili anche da chi non ha competenze tecniche, perché solo così l’analisi diventa davvero utile per il business.
Infine, negli ultimi anni si sta affermando sempre di più la necessità di integrare competenze tipiche del Machine Learning Engineer: la sfida non è solo costruire modelli validi, ma anche renderli robusti, monitorabili e utilizzabili in produzione.
Quali competenze tecniche e trasversali vi aspettate da questo ruolo?
BL: Possiedono solide competenze in machine learning, statistica e data engineering, ma anche spiccate doti di adattabilità e curiosità verso tecnologie e contesti nuovi. È fondamentale saper collaborare in team eterogenei, avere senso pratico e una buona dose di inventiva per trovare soluzioni concrete anche in scenari complessi e in continua evoluzione.
EDR: Dal punto di vista tecnico, ci aspettiamo solide competenze statistiche, un’ottima padronanza di Python e familiarità con gli strumenti per la gestione dei dati, sia strutturati sia non strutturati. È inoltre importante che il Data Scientist conosca almeno una delle principali piattaforme cloud – come AWS, Azure o Google Cloud – perché sempre più spesso i modelli e le pipeline vengono sviluppati, orchestrati e messi in produzione in ambienti cloud‐native.
Accanto alle competenze tecniche, riteniamo fondamentali le soft skill: curiosità, spirito critico, autonomia nel problem solving e una forte capacità di comunicare in modo chiaro i risultati delle analisi. Il Data Scientist deve essere in grado di collegare gli output tecnici ai bisogni del business e di collaborare con team diversi, dai responsabili di prodotto agli sviluppatori.
In generale, cerchiamo persone che uniscano rigore analitico e creatività, perché l’innovazione nasce spesso dalla capacità di esplorare il dato con approccio scientifico ma anche con mente aperta.
Una ricerca complessa, che richiede gli alleati giusti
Come abbiamo visto, le competenze in Data Science possono rappresentare un vantaggio competitivo per la propria organizzazione. Un neolaureato in questo ambito aggiunge poi adattabilità ai contesti e skill tecniche aggiornate, oltre naturalmente alla curiosità e alla proattività. Trovare profili come questi non è sempre semplice, per questo può essere utile rivolgersi ad un player come AlmaLaurea.
Un evento su misura per chi vuole conoscere davvero i talenti
Su questa spinta del mercato del lavoro e per rispondere al meglio alle necessità delle tante aziende che ogni giorno ci scelgono per i servizi di recruiting, è nato High Flyers - Day Data Science, un evento sviluppato per mettere in luce le aziende di fronte a una platea di neolaureati preselezionati, con un profilo in ambito Data Science e un eccellente CV accademico. Si tratta di un rinnovamento di un nostro format storico, costruito per abbinare la necessità di fare colloqui a quella di coinvolgere i laureati, mostrando le caratteristiche delle imprese ma anche costruendo un dialogo narrativo in cui HR e laureati possano coinvolgersi reciprocamente.
L’evento proporrà momenti più classici, come pitch di presentazione aziendale e colloqui one-to-one, ma anche attività innovative pensate per costruire un vero e proprio dialogo, con sessioni in gruppi per facilitare l’interazione, per spiegare in maniera più completa quali sono le aspettative dei laureati e come esse possano trovare terreno fertile nelle imprese presenti.
L’appuntamento è per il 1 ottobre 2026 in presenza nella nostra sede di Milano-Duomo. Ma gli strumenti con cui AlmaLaurea può supportare le imprese nella ricerca dei migliori talenti sono diversi, per approfondimenti basta contattare il nostro staff, che saprà fornire le risposte corrette ad ogni tipo di esigenza.