Structural Data Analyst / Data Analyst – Structural Monitoring

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Chi siamo

È questo il suo prossimo lavoro? Legga la descrizione completa qui sotto per scoprirlo e non esiti a candidarsi. Sacertis Ingegneria S.r.l.

è una società di ingegneria specializzata nel monitoraggio strutturale di grandi opere e infrastrutture strategiche , tra cui ponti, viadotti e gallerie. La posizione aperta è per un/una

Structural Data Analyst da inserire nel proprio team di analisi dati del settore Ingegneria. La risorsa lavorerà all'interno di un team multidisciplinare dedicato all' acquisizione, trattamento, analisi e interpretazione dei dati provenienti dai sistemi di monitoraggio strutturale , contribuendo allo sviluppo di metodologie e strumenti per la valutazione del comportamento delle infrastrutture monitorate.

Il ruolo La persona sarà coinvolta nelle diverse fasi del processo di analisi del dato: dalla gestione e pre-processing dei dati strumentali fino all'interpretazione dei risultati e alla produzione di elaborati e report tecnici. In particolare, si occuperà di: Analizzare dati provenienti da sensori e sistemi di monitoraggio strutturale installati su ponti, viadotti, gallerie e altre infrastrutture

• Gestire, organizzare e pre-processare grandi quantità di dati strumentali

• Sviluppare procedure e algoritmi per il controllo, filtraggio, validazione e trattamento dei dati

• Analizzare segnali e serie temporali provenienti da sistemi di monitoraggio

• Interpretare le risposte strutturali attraverso l'analisi dei dati acquisiti

• Individuare trend, anomalie, variazioni e comportamenti significativi nei dati

• Applicare tecniche di signal processing e analisi statistica

• Collaborare con gli ingegneri strutturisti nell'interpretazione dei risultati e nella valutazione del comportamento delle strutture

• Sviluppare script e strumenti software per automatizzare le procedure di elaborazione e analisi

• Contribuire allo sviluppo di metodologie innovative per l'analisi dei dati di monitoraggio

• Supportare la produzione di report, dashboard, grafici e presentazioni tecniche

• Contribuire alla definizione e al miglioramento dei processi di data quality e data validation

• Partecipare allo sviluppo di sistemi di analisi e all'implementazione di algoritmi data-driven e machine learning applicati al monitoraggio strutturale. Programmazione e Data Analysis È richiesta una ottima conoscenza di Python e la capacità di sviluppare codice strutturato, efficiente e riutilizzabile per l'elaborazione dei dati. In particolare, sono richieste competenze in: Python (librerie NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib / Seaborn o librerie equivalenti per la visualizzazione)

• Conoscenza di ambienti di sviluppo e strumenti per la programmazione, quali Jupyter Notebook/JupyterLab, Visual Studio o Visual Studio Code. Familiarità con strumenti di versionamento del codice (es. Git) Analisi di serie temporali

• Analisi dei segnali





• Analisi statistica dei dati

• Data cleaning e data validation

• Automazione delle procedure di elaborazione dati.

Costituisce titolo preferenziale la conoscenza di: Algoritmi di Machine Learning e Deep Learning

• Algoritmi data-driven

• Tecniche di anomaly detection

• Pattern recognition

• Regression e classification

• Riduzione dimensionale e clustering

• Metodi di identificazione del comportamento strutturale basati sui dati

• Conoscenza delle principali librerie e framework Python per Machine Learning e Deep Learning (esempi: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) ·

Conoscenza dei principi di dinamica delle strutture e dei sistemi vibranti, con particolare riferimento all'analisi modale e alla caratterizzazione del comportamento dinamico. ·

Familiarità con metodologie di Operational Modal Analysis (OMA) e/o Experimental Modal Analysis (EMA). Competenze nel monitoraggio strutturale È richiesta una buona capacità di comprendere e interpretare il significato fisico e ingegneristico dei dati analizzati. Costituisce requisito preferenziale, o comunque fortemente apprezzato: Esperienza nel monitoraggio strutturale

• Esperienza nell'elaborazione di dati provenienti da sensori

• Conoscenza di sistemi di acquisizione dati e sensoristica

• Esperienza con accelerometri, estensimetri, inclinometri, sensori di spostamento, temperatura e altri sensori utilizzati nel monitoraggio delle strutture

• Conoscenza delle principali tecniche di analisi dinamica e identificazione strutturale

• Capacità di interpretare le relazioni tra azioni, risposta strutturale e comportamento misurato

• Familiarità con dati ad alta frequenza e/o serie temporali di lungo periodo. Formazione ed esperienza Cerchiamo una persona con

3–5 anni di esperienza professionale , preferibilmente maturata nell'ambito del: Monitoraggio strutturale

• Structural Health Monitoring (SHM)

• Data analysis applicata all'ingegneria

• Elaborazione di dati strumentali

• Signal processing

• Analisi sperimentale di strutture

• Ingegneria strutturale

• Data science applicata a sistemi fisici e infrastrutture. Sono particolarmente pertinenti i seguenti percorsi di formazione: Laurea Magistrale in Ingegneria Civile / Strutturale

• Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica

• Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica / Computer Engineering, con esperienza in ambito engineering, sensoristica o dati fisici





• Laurea Magistrale in Data Science / Data Engineering / Statistica, con esperienza nell'analisi di dati strumentali e sistemi fisici. Un background accademico diverso potrà essere valutato in presenza di una solida esperienza nell'analisi di dati provenienti da sistemi di monitoraggio e nella programmazione Python . Strumenti informatici Sono richieste ottime competenze nell'utilizzo di: Python

• Microsoft Excel , anche per analisi dati e gestione di dataset

• Microsoft PowerPoint , per la presentazione dei risultati

• Microsoft Word

• Microsoft Outlook e Teams

• Pacchetto

Microsoft Office . Costituisce titolo preferenziale la familiarità con ambienti Linux, Git/GitHub e strumenti per la gestione e visualizzazione di grandi dataset.

Capacità personali Cerchiamo una persona: Analitica e curiosa

• Dotata di forte capacità di problem solving

• Attenta alla qualità e all'affidabilità del dato

• In grado di passare dal dato numerico alla sua interpretazione ingegneristica

• Capace di lavorare in team con ingegneri, data analyst e specialisti di monitoraggio

• Autonoma nella gestione delle proprie attività

• Organizzata e orientata al risultato

• Con buone capacità di comunicazione , sia scritta sia orale

• In grado di presentare risultati tecnici in modo chiaro anche a interlocutori non specialisti. Il profilo che cerchiamo Non cerchiamo semplicemente un Data Analyst. Cerchiamo una persona che sappia capire il dato, analizzarlo e interpretarlo nel contesto fisico della struttura . Il candidato ideale combina competenze di programmazione, data analysis e signal processing con una sensibilità verso i fenomeni strutturali e la capacità di collaborare con gli ingegneri nell'interpretazione del comportamento delle infrastrutture monitorate.

La posizione offre inoltre l'possibilità di lavorare su problemi reali e complessi di

Structural Health Monitoring , contribuendo allo sviluppo di metodologie innovative basate sui dati e, progressivamente, su algoritmi data-driven e machine learning. Sede di lavoro Torino Chi siamo Sacertis Ingegneria S.r.l.

è una società di ingegneria specializzata nel monitoraggio strutturale di grandi opere e infrastrutture strategiche , tra cui ponti, viadotti e gallerie. La risorsa entrerà a far parte del team di analisi dati del settore Ingegneria , lavorando su dati reali provenienti dalle infrastrutture monitorate e collaborando con specialisti di monitoraggio e ingegneri strutturisti. xpavfwm Candidatura

Se pensi di avere il profilo giusto e vuoi lavorare all'intersezione tra ingegneria strutturale, sensoristica e data science , inviaci il tuo

CV e una breve presentazione. Sede:

Torino Esperienza

3–5 anni Funzione:

Data Analysis / Structural Health Monitoring / Engineering Settore:

Engineering – Infrastructure – Structural Monitoring

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