La ricerca e l'inserimento di nuovi talenti in ambito tech rappresenta, oggi, una priorità per molte aziende. Tuttavia, la continua evoluzione delle tecnologie e la successiva necessità di competenze sempre più specializzate, possono rendere complessa la reperibilità delle risorse di settore. In questo contesto, Randstad Digital, divisione specializzata del Gruppo Randstad che affianca talenti e aziende del mondo tech e ICT attraverso servizi di ricerca e selezione, formazione e consulenza, ha individuato i 10 profili del mondo digitale più ricercati e strategici per il 2025.

“I talenti del settore digital sono spesso i più contesi tra le aziende, sia in Italia che nel resto del mondo, a causa di una domanda di competenze specializzate che supera costantemente l’offerta – dichiara Marco Ceresa, Group CEO di Randstad -. Attraverso un approccio orientato al talento, Randstad Digital si pone l’obiettivo da un lato di creare valore e accelerare il ‘digital journey’ delle imprese, dall’altro di guidare i talenti verso le opportunità del mondo ICT, in un percorso di crescita professionale, realizzando così un efficace link tra le migliori risorse specializzate e le esigenze delle aziende di settore”.

I 10 profili digital più ricercati nel 2025 secondo Randstad Digital:

• Sviluppatore di Software
  Progetta, sviluppa e testa applicazioni software o sistemi operativi, lavorando a stretto contatto con team di progetto per soddisfare i requisiti richiesti dai committenti. Ha competenze in linguaggi di programmazione come Java, Python o C#, strumenti di versioning come Git e metodologie Agile.
  
  
• System Engineer
  Si occupa della progettazione, implementazione e manutenzione di infrastrutture IT, garantendo prestazioni, sicurezza e scalabilità. È esperto in sistemi operativi (Windows, Linux), gestione di reti, virtualizzazione e configurazione hardware. Spesso lavora anche su automazione e gestione di ambienti complessi come cluster o data center.
  
  
• ERP Analyst
  Analizza le esigenze aziendali per implementare, personalizzare e ottimizzare sistemi ERP (Enterprise Resource Planning). Conosce piattaforme come SAP, Oracle o Microsoft Dynamics ed è esperto in processi aziendali come contabilità, supply chain e HR. Possiede capacità analitiche e di comunicazione per interfacciarsi con stakeholder tecnici e non.
  
  
• IT Help Desk
  Fornisce supporto tecnico agli utenti per risolvere problemi hardware e software, configurare dispositivi e mantenere la continuità operativa. È abile nel problem solving, ha familiarità con strumenti di ticketing e conosce sistemi operativi, applicazioni aziendali e reti di base. È spesso il primo punto di contatto per problematiche IT.
  
  
• Cloud Specialist
  Progetta, implementa e gestisce infrastrutture cloud garantendo sicurezza, scalabilità e ottimizzazione dei costi. Ha competenze su piattaforme cloud come AWS, Azure o Google Cloud, containerizzazione (Docker, Kubernetes) e strumenti DevOps. Monitora le performance per assicurare continuità e ridondanza.
  
  
• Data Engineer
  Si occupa della progettazione e manutenzione di pipeline per l’elaborazione e l’integrazione dei dati, assicurando qualità e disponibilità per analisi e modelli predittivi. È esperto in big data, ETL, database relazionali (SQL) e non relazionali (NoSQL) e strumenti come Hadoop o Spark. Collabora strettamente con Data Scientist e analisti.
  
  
• Machine Learning Engineer
  Progetta, sviluppa e ottimizza modelli di machine learning, rendendoli scalabili e integrandoli in sistemi aziendali. Lavora con librerie come TensorFlow e PyTorch, ha competenze di matematica applicata, statistica e linguaggi come Python.
  
  
• AI Developer
  Crea applicazioni basate su intelligenza artificiale, come chatbot, sistemi di riconoscimento visivo o predittivi. Ha competenze in algoritmi di AI, machine learning, NLP (Natural Language Processing) e visione artificiale. Usa strumenti avanzati come OpenCV, spaCy e framework AI per sviluppare soluzioni innovative.
  
  
• Embedded Software Developer
  Progetta software ottimizzati per sistemi embedded utilizzati nell' IoT, automazione industriale, elettronica di consumo e centraline elettroniche. Ha conoscenze di linguaggi come C/C++ e sistemi operativi real-time (RTOS), oltre che di hardware e protocolli di comunicazione (UART, SPI, I2C).
  
  
• Data Scientist
  Analizza e interpreta grandi volumi di dati per identificare tendenze, modelli e soluzioni strategiche. È esperto in statistica, machine learning e strumenti come Python, R e SQL. Lavora con dashboard e visualizzazioni per presentare insight utili a supportare le decisioni aziendali, spesso collaborando con Data Engineer.

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