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Figura Professionale: Commis di Cucina | Aiuto Cuoco

INFO CANDIDATO

Nome Cognome:Solo per AbbonatiEtà:25 anniTelefono:Solo per AbbonatiE-mail:Solo per AbbonatiCV allegato:Solo per AbbonatiCategoria CV:Alberghiero / RistorazioneSede preferita:CagliariData pubblicazione:08/04/2026

DETTAGLIO CV

Profilo Candidato

Commis di cucina con esperienza in contesti ristorativi e resort di alto livello. Abituato a lavorare in brigate strutturate, gestendo ritmi intensi e standard qualitativi elevati. Precisione, organizzazione e attenzione ai dettagli nella preparazione delle linee e dei piatti. Ottime capacità di collaborazione e gestione dello stress. Forte motivazione e passione per il settore gastronomico.

Studi, Corsi, Certificazioni, Lingue conosciute

- Master Alta Formazione – Data Analyst, Epicode - Agosto 2025 – Aprile 2026

- Maturità Classica, Liceo Classico A. Gramsci, Carbonia

- Qualifica Professionale – Cuoco, Accademia delle Professioni, Regione Veneto 2020 – 2021

LINGUE

Italiano

Madrelingua

Inglese

Intermedio B1/B2

Esperienze di Lavoro

Commis di Cucina / Aiuto Cuoco

- Gruppo Delphina – Ristorante “Li Zini” e “Caracaoli” – Commis di Cucina (Stagione Estiva 2023)

- Gruppo Delphina – Ristorante/Resort “Marinedda” – Commis di Cucina (Stagione Estiva 2022)

- Gruppo Sheraton – Ristorante “Quattro Passi al Pescatore” – Commis di Cucina (Stagione Estiva 2022)

- Forte Village Resort – Commis di Cucina – Contratto a chiamata (Pasqua 2022)

- Ristorante Luigi Pomata – Cagliari – Stage formativo (2021 – 2022)

- Framento – Aiuto Pizzaiolo (Stagione Estiva 2021)

Altre Esperienze

Progetti di Data Analytics

Competitor Intelligence System

Analisi della reputazione digitale delle principali 8 banche italiane (Revolut, Fineco, Intesa, Unicredit, BBVA, Hype, Credit Agricole, Credem) attraverso 78.000 recensioni raccolte da Google Play Store. Il sistema classifica automaticamente il sentiment e categorizza i disservizi ricorrenti per identificare bug critici, problemi di accesso, abbandoni e criticità del servizio clienti.

- Raccolta dati: Scraping di 78.000 recensioni da Google Play Store tramite Python.

- NLP e analisi del sentiment: Classificazione automatica del sentiment ed esclusione del neutrale per ridurre il rumore algoritmico.

- Categorizzazione dei disservizi: Etichettatura in categorie tematiche (Stabilità App, Accesso, Servizio Clienti, Abbandono, Sicurezza, Pagamenti) tramite SQL.

- Dashboard Power BI: Matrice reputazionale, andamento temporale 2022–2024, sensore anomalie mese su mese e distribuzione bug critici per banca.

COMPETENZE

Linguaggi & Database

Python

SQL

MySQL

Business Intelligence

Power BI

Google Looker Studio

Excel Avanzato

Competenze Analitiche

Data Modeling

ETL Pipeline

NLP

Sentiment Analysis