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Datascientist specialis

Pubblicato il 03-10-2026 - Focus in Varese

Il candidato verrà inserito in un team di lavoro presso un rilevante cliente della Pubblica Amministrazione, dove si occuperà della gestione, sviluppo e analisi di dataset relativi al Life Cycle Assessment (LCA) e all'Environmental Footprint (EF), contribuendo alle attività di valutazione della sostenibilità e circolarità di prodotti e filiere, con particolare riferimento anche a materie prime e prodotti chimici.
Nello specifico, si occuperà di:
- Raccogliere, pulire, sviluppare, verificare, documentare e mantenere dataset LCA provenienti da fonti eterogenee, quali letteratura, database specializzati e dati raccolti sul campo;
- Sviluppare modelli LCA e supportare il personale scientifico nelle analisi LCA ed EF;
- Raccogliere, sviluppare e mantenere dati strutturati a supporto delle valutazioni di sostenibilità e circolarità nell'ambito della European Platform for LCA (EPLCA);
- Contribuire all'interoperabilità dei dati e allo sviluppo della Life Cycle Data Network (LCDN);
- Raccogliere e preparare dati provenienti da letteratura,



statistiche e stakeholder per supportare studi LCA e analisi dei flussi;
- Effettuare attività di analisi, validazione e visualizzazione dei dati.

Technical Skills richieste:
- Esperienza nell'utilizzo di software per studi LCA ed Environmental Footprint, quali OpenLCA, SimaPro o similari;
- Esperienza nell'utilizzo di dataset e database LCA/EF, quali Ecoinvent, Sphera, Environmental Footprint o similari;
- Conoscenza dei principali formati LCA, quali ILCD o similari, e delle tematiche di interoperabilità dei dati;
- Conoscenza delle esigenze relative alla valutazione della sostenibilità nel settore delle materie prime e dei prodotti chimici;
- Conoscenza di tecniche e strumenti di data analytics per la realizzazione di soluzioni data-driven;
- Conoscenza di applicazioni di analytics, quali text classification, information extraction e anomaly detection;
- Esperienza nella preparazione e trasformazione dei dati per la costruzione di dat

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