Patrick ha studiato tra Trento, Milano, Copenaghen e Torino. Oggi lavora in Mondadori in qualità di Data Scientist. 

Tutored è il punto di incontro tra studenti, giovani laureati e aziende. All’interno della nostra piattaforma, gli utenti possono scoprire gli sbocchi lavorativi in base al loro percorso di studio, esplorare le aziende e candidarsi alle numerose opportunità di stage, lavoro e graduate program. 

All’interno della piattaforma, ci piace raccontare le storie di giovani talenti che hanno fatto un percorso di studio brillante e oggi lavorano presso importanti realtà. 

In quale università hai studiato e quale percorso di studi hai scelto? Quanto è importante secondo te svolgere un periodo di studio all'estero?

Ho studiato a Trento (triennale), a Milano (magistrale) a Copenhagen (Erasmus+) e a Torino (tesi). Si può dire che ho vagabondato un po', ma ogni volta è stato per andare in cerca del percorso di studi che più si avvicinasse ai miei desideri: una laurea in Matematica, con tutti i suoi fondamenti teorici ma, soprattutto negli ultimi semestri, con un taglio anche più applicativo.

Ammetto che, soprattutto all'inizio, la vita da fuori sede non è stata facilissima; ma a posteriori credo quasi rifarei tutto. In particolare, penso che cambiare città e soprattutto trascorrere un periodo all'estero aiuti molto: si imparano modi diversi di affrontare i problemi accademici e la vita stessa, si capiscono i propri limiti attuali e si prova a superarli, si conoscono nuove persone e nuovi punti di vista.

Quale attività extra-universitaria pensi sia stata davvero importante per la tua carriera? Un consiglio che daresti a chi sta studiando in questo momento?

Questa è difficile, soprattutto avendo già accennato al periodo all'estero, che trovo davvero rilevante sia per lo studio che a livello professionale.

Azzardo un pensiero per chi è nelle "hard sciences", sperando si possa applicare a tutti. Studiate con interesse tutto ciò che avete sotto mano, un giorno o l'altro potrebbe tornare utile: anche se sul momento sembra una cosa astrattissima, l'idea e la logica sottostante rispunta quando meno te lo aspetti.

Oggi lavori in Mondadori: come ci sei arrivato e come si sono svolte le selezioni?

Il mio arrivo in Mondadori è stato tutto sommato "standard": in quel periodo lavoravo a metà tra Milano e Dusseldorf ed ero alla ricerca di una posizione più "hands-on" su dati e machine learning rispetto a quella in cui mi trovavo.

Ho quindi risposto a uno dei diversi annunci che si trovano sulle piattaforme di job posting. A questo è seguito un pre-screening da parte del recruiter, per poi svolgere un colloquio telefonico con il mio attuale responsabile, uno de visu e un mini progetto da svolgere a casa, per valutare le competenze tecniche. Direi un iter di selezione classico per la mia figura professionale.

Di cosa ti occupi in qualità di Data Scientist in Mondadori?

Come Data Scientist in Mondadori Media ci occupiamo principalmente di Natural Language Processing (NLP), ossia di estrarre informazioni e quindi valore per l'Azienda partendo da dati di tipo testuale: in sostanza, analizziamo testi e estraiamo correlazioni per gli utenti finali (i ben noti "contenuti correlati" nelle pagine web), individuiamo keyword o argomenti che il redattore potrebbe approfondire in nuovi contenuti, identifichiamo duplicati, etc..

Parallelarmente a questo genere di attività ve ne sono molte altre, dall'analisi delle serie storiche all'A/B testing all'ottimizzazione di performance, tutto partendo dalla raccolta e dalla comprensione dei dati.

Tra i lavori più ambiti dai laureati in matematica/statistica della nostra community, spicca il Data Scientist: un consiglio che daresti a chi vorrebbe intraprendere la tua strada?

Siate curiosi, avventuratevi in strade nuove ma non dimenticate i fondamentali. È una professione sicuramente interessante e non monotona, ma occorre far fronte a diverse sfide: il panorama è in continua evoluzione, ci sono novità sia tecnologiche che metodologiche ogni mese. Pertanto, essere curiosi, non smettere mai di cercare e di voler imparare secondo me è fondamentale; tuttavia, prima di correre troppo avanti, bisogna essere sicuri di avere delle solide basi per non rischiare di parlare di cose che non si capiscono.

Ultima cosa: il Data Scientist trova e risolve problemi sfruttando dati e algoritmi, per cui mai scoraggiarsi!

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