Datascientist specialis
Pubblicato il 23-10-2026 - Focus in Como
Il candidato verrà inserito in un team di lavoro presso un notevole 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 dataset LCA riproducibili a partire da fonti eterogenee;
- Conoscenza di tecnologie per la gestione, strutturazione e interrogazione di dataset LCA;
- Conoscenza di metodologie di analisi statistica e validazione dei risultati;
- Conoscenza di strumenti e tecniche di data visualization;
- Conoscenza fluente della lingua inglese.
Il candidato verrà inserito in un team di lavoro presso un importante 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 dataset LCA riproducibili a partire da fonti eterogenee;
- Conoscenza di tecnologie per la gestione, strutturazione e interrogazione di dataset LCA;
- Conoscenza di metodologie di anal