Datascientist specialis

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 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 in