Data Scientist – Dati ambientali e socioeconomici
Pubblicato il 26-08-2026 - Ecoinnovazione srl - spin off ENEA in Italia
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 d