Data Scientist – Dati ambientali e socioeconomici

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Cerchiamo un/una Data Scientist per una posizione a tempo completo della durata di un anno, estensibile fino a tre, con attività incentrate sull'elaborazione e la gestione di grandi quantità di dati ambientali, socioeconomici e statistici. L’attività verrà svolta all’interno di un progetto europeo finalizzato allo sviluppo di datasets per l’analisi LCA e di valutazione del rischio ed impatto sociale tramite la Social LCA di tecnologie idrogeno.

Ruolo e attività La persona selezionata si occuperà di acquisizione, elaborazione, integrazione, armonizzazione e controllo della qualità di fonti dati ampie ed eterogenee, incluse banche dati statistiche internazionali, tabelle input-output con estensione di satelliti ambientali e/o socio-economici, piattaforme per l’analisi di megatrend e altre fonti di dati socioeconomici e ambientali, quali Eurostat .

Le principali attività comprenderanno la creazione di ontologie e dataset per dati socioeconomici, l'acquisizione e l'elaborazione di dati tramite API e servizi di bulk download, la gestione di grandi dataset multidimensionali, l'integrazione di dati provenienti da fonti differenti e l'armonizzazione di classificazioni, dimensioni geografiche, serie temporali, unità di misura e identificativi.

La posizione prevede inoltre lo sviluppo di workflow automatizzati, riproducibili e adeguatamente documentati, nonché l'implementazione di procedure per la validazione, il controllo della qualità e la tracciabilità dei dati.

Profilo e competenze richieste

Il/la candidato/a ideale possiede una laurea o una formazione equivalente in Data Science, Informatica, Statistica, Ingegneria, Matematica o altra disciplina quantitativa, accompagnata da solide competenze nell'elaborazione e nell'analisi dei dati.

Sono di particolare interesse le seguenti competenze:

· solide capacità di programmazione in Python;





· buona conoscenza di SQL e dei database relazionali;

· esperienza con processi ETL e data pipeline;

· esperienza nell'utilizzo di API, bulk data download e formati dati eterogenei;

· esperienza in data cleaning, validazione, trasformazione e integrazione dei dati;

· capacità di lavorare in modo efficiente con dataset di grandi dimensioni e multidimensionali;

· conoscenza di data modelling, gestione dei metadata e documentazione;

· esperienza con sistemi di version control, in particolare Git;

· buone basi di statistica e analisi quantitativa dei dati;

· capacità di sviluppare procedure di elaborazione dei dati riproducibili e tracciabili.

- La conoscenza di R costituisce un elemento preferenziale. È inoltre considerata positivamente l'esperienza con strumenti e tecnologie per l'elaborazione efficiente di grandi dataset, quali Polars, DuckDB, Parquet o tecnologie comparabili.

Esperienza nel settore Non è richiesta una conoscenza pregressa di Life Cycle Assessment (LCA) o Social Life Cycle Assessment (S-LCA).

E’ richiesta un’ottima conoscenza della lingua inglese, sia parlata che scritta.

Costituiscono elementi preferenziali l'esperienza con dati ambientali, socioeconomici, di sostenibilità o provenienti dalla statistica ufficiale, nonché la familiarità con fonti quali Eurostat, PSILCA o SHDB, le piattaforme dati della Commissione Europea o database internazionali comparabili.

La persona selezionata dovrà essere in grado di collaborare efficacemente con ricercatori e specialisti delle diverse discipline coinvolte, comprendere i requisiti metodologici e le esigenze relative ai dati e tradurli in procedure tecniche robuste. Sono importanti capacità analitiche, attenzione alla qualità dei dati e capacità di documentare con chiarezza metodi e scelte effettuate.

Il lavoro agile (smartworking) è concordabile unicamente in misura parziale, con una presenza in ufficio minima richiesta su base settimanale.

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