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Datascientist specialis

Pubblicato il 19-10-2026 - Focus in Milano

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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