Datascientist specialis (Varese)

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01 ott
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Focus
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Varese

01 ott

Focus

Varese

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 .
Competenze richieste: 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 .

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