Erasmus, startup e banking: l'esperienza di Daniel, Data Analyst in UBI Banca

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Pubblicato 8 Luglio

Daniel ha studiato in Polonia e Francia e, nel suo percorso ha fondato una startup. Ora lavora in UBI Banca come Data Analyst.


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?


Ho scelto di iniziare la mia carriera universitaria all’Università di Pavia in quanto rinomata per la qualità della vita studentesca e gli ampi percorsi formativi che offre. Mi sono laureato alla triennale in Amministrazione, Controllo e Finanza Aziendale per poi proseguire la specializzazione in International Business and Entrepreneurship, curricum Digital. 


Hai svolto numerosi periodi di studio all'estero: quanto è importante secondo te svolgere un periodo di studio fuori dall’Italia e dal proprio comfort zone?

Per me studiare all’estero è davvero molto importante. Non solo per un approccio didattico più pratico e applicativo che alcune università estere offrono, ma anche per la possibilità di confrontarmi con numerosi studenti internazionali. Quest’ultimi sono i veri protagonisti che rendono l’esperienza realmente “internazionale”, grazie alla loro cultura e il loro approccio verso la carriera universitaria o lavorativa e alla vita in generale. In generale ho percepito che i ragazzi provenienti dai paesi dell’Europa meridionale sono più ansiosi e incerti verso il proprio futuro rispetto ai coetanei dell’Europa settentrionale. 

Durante il periodo di studio in Polonia (Danzica) e in Francia (Parigi) ho deciso di proseguire la magistrale in inglese che mi specializzasse in Data Management e Analytics. Invece di sfruttare tale magistrale per fare un double degree come la maggior parte dei miei compagni, ho preferito terminare i corsi in Italia. E’ vero che studiare all’estero aumenta il bagaglio nozionistico e culturale ma c’è il rischio che questo possa disorientare e rendere il percorso accademico meno solido o incompleto se i due programmi di studio non sono perfettamente allineati.


Quale attività extra-universitaria pensi sia stata davvero importante per la tua carriera?

L’associazionismo per me è stato molto importante. Il primo anno di università sono entrato a far parte di AIESEC, la più grande associazione no profit studentesca di volontariato al mondo: studenti universitari che assistono altri studenti all’inserimento di programmi internazionali di volontariato o stage. In questo modo ho stretto le mie prime amicizie internazionali che poi si è sviluppato in un network solido di conoscenze e che continuo a coltivare tuttora.


Durante il tuo percorso universitario hai anche fondato una startup, VoltaPlant: in cosa consisteva? Che tipo di esperienza è stata?

Per Voltaplant ci vorrebbe una seconda intervista a parte ahah, ci sarebbe davvero tanto da raccontare in 1 anno e mezzo di duro lavoro accompagnato da tanta adrenalina e un pizzico di follia. 

Tutto ebbe iniziò partecipando al business plan competition promossa dal mio corso universitario in cui noi studenti (divisi per gruppi) dovevamo sviluppare business plan e pitch per ciascuno dei ricercatori o professionisti (scelti da noi), i quali ci esponevano un’idea imprenditoriale o un’invenzione. Vincendo tale competizione, con i ricercatori e i professori detentori dell’idea (ora brevettata) si è deciso di fondare Voltaplant s.r.l., società che ci avrebbe permesso di consolidare i primi step della raccolta di capitali e registrare i primi patent.

In breve, la tecnologia di Voltaplant permette l’alimentazione di dispositivi elettronici a bassa potenza grazie all’energia in eccesso prodotta dalle piante, una forma di energia rinnovabile che non necessità dell’utilizzo di batterie per l’accumulo.

Dopo varie partecipazioni come finalisti a startup competition, miglioramenti dei prototipi e delineazione delle strategie per testare il mercato e la clientela target, giunse il momento di allargare la partecipazione societaria ai primi investitori privati interessati al progetto. Purtroppo, non ho avuto la forza e le energie sufficienti per continuare tale percorso preferendo dare la precedenza all’ultimazione degli studi.

Il binomio studente-imprenditore non era tra le opzioni che potevo scegliere. Nonostante ciò sono davvero grato dell’esperienza, mi ha permesso di mettermi in gioco e confrontarmi con professionisti del settore scientifico e imprenditoriale, permettendomi di maturare molto dal punto di vista delle relazioni umane. Inoltre, sento di aver imparato molto sull’esecuzione di un progetto in termini pratici, che va oltre alla esplicazione di una bella idea delineata su carta ormai generalmente a portata da tutti. Questo è quello che alla fine fa tutta la differenza in qualsiasi progetto da realizzare, l’execution.


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

La posizione in UBI Banca mi è stata segnalata da un professore dell’Università di Pavia che sapeva della tesi che stavo sviluppando nel settore del Fintech in ambito Financial Crime Detection. Il processo di selezione è stato suddiviso in 2 fasi, la prima composta da un’assessment di gruppo con il personale HR e da study case sia individuali che di gruppo per la durata di un intero giorno. La seconda fase consisteva in un colloquio individuale con responsabile e manager di riferimento nella sede centrale di UBI Banca a Brescia.  


Di cosa ti occupi in qualità di Data Analyst in UBI Banca?

Prima del mio arrivo l’area Anti-Financial Crime (ex Antiriciclaggio) era in fase di espansione e riorganizzazione per cui vi era emersa l’esigenza di un team di Measures and Analytics che supportasse l’intera area in modo più rapido ed efficace nel provvedere insights sui dati attraverso estrazioni, manipolazione e analisi statistiche descrittive di rapida fruizione. Inoltre, il team sfrutta la grande mole di dati a disposizione per lo sviluppo di modelli predittivi e di classificazione col fine di razionalizzare e supportare i team attigui impegnati nei processi di rilevazione di anomalie legate alle attività bancarie dei propri clienti. 

 

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