Data Scientist – Dati ambientali e socioeconomici

29 ago - Bologna
Ecoinnovazione srl - spin off ENEA

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 A

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