Data Scientist – Dati Ambientali E Socioeconomici...

Ecoinnovazione Srl - Spin Off Enea; Parma; In loco; EUR 40.000 - 65.000; Tempo pieno

Vantaggi offerti da questo lavoro

Smartworking parziale

Descrizione del lavoro

Ecoinnovazione Srl - Spin Off ENEA, Parma, cerca un Data Scientist a tempo pieno per un contratto di durata iniziale di un anno, estensibile. Il profilo gestirà grandi dataset ambientali e socioeconomici, svilupperà workflow automatizzati, integrerà dati da fonti internazionali e documenterà metodi e processi.

Si richiedono laurea in discipline quantitative, inglese eccellente, Python, SQL, ETL, API e gestione di dataset multidimensionali; preferita conoscenza di R e strumenti come Polars o

Competenze

• Laurea o formazione equivalente in Data Science, Informatica, Statistica o ingegneria.
• Buone competenze di programmazione in Python e gestione di SQL.

Mansioni

• Acquisire, elaborare e armonizzare fonti dati ampie ed eterogenee.
• Sviluppare workflow automatizzati e riproducibili.
• Documentare metodologie, qualità dati e scelte di progetto.

Conoscenze

Python

SQL

ETL

API

Data cleaning

Multidimensional data

Data modelling

Git

Statistics

Reproducible workflows

Formazione

Laurea in discipline quantitative

Strumenti

Polars

DuckDB

Parquet

Descrizione del lavoro

Data Scientist – Dati ambientali e socioeconomici... Ecoinnovazione srl - spin off ENEA•Parma, IT

Descrizione dell’offerta di lavoro

Cerchiamo un/una Data Scientist per una posizione a tempo pieno della durata di un anno, estensibile fino a tre, con attività incentrate sull'elaborazione e la gestione di grandi quantità di dati ambientali, socioeconomici e statistici. L’attività verrà svolta all’interno di un progetto europeo finalizzato allo sviluppo di datasets per l’analisi LCA e di valutazione del rischio ed impatto sociale tramite la Social LCA di tecnologie idrogeno. Ruolo e attività La persona selezionata si occuperà di acquisizione, elaborazione, integrazione, armonizzazione e controllo della qualità di fonti dati ampie ed eterogenee, incluse banche dati statistiche internazionali, tabelle input-output con estensione di satelliti ambientali e/o socio-economici, piattaforme per l’analisi di megatrend e altre fonti di dati socioeconomici e ambientali, quali Eurostat . Le principali attività comprenderebbero la creazione di ontologie e dataset per dati socioeconomici, l’acquisizione e l’elaborazione di dati tramite API e servizi di bulk download, la gestione di grandi dataset multidimensionali, l’integrazione di dati provenienti da fonti differenti e l’armonizzazione di classificazioni, dimensioni geografiche, serie temporali, unità di misura e identificativi. La posizione prevede inoltre lo sviluppo di workflow automatizzati, riproducibili e adeguatamente documentati, nonché l’implementazione di procedure per la validazione, il controllo della qualità e la tracciabilità dei dati.

Profilo e competenze richieste

Il/la candidato/a ideale possiede una laurea o una formazione equivalente in Data Science, Informatica, Statistica, Ingegneria, Matematica o altra disciplina quantitativa, accompagnata da solide competenze nell’elaborazione e nell’analisi dei dati. Sono di particolare interesse le seguenti competenze:

• solide capacità di programmazione in Python;
• buona conoscenza di SQL e dei database relazionali;
• esperienza con processi ETL e data pipeline;
• esperienza nell’utilizzo di API, bulk data download e formati dati eterogenei;
• esperienza in data cleaning, validazione, trasformazione e integrazione dei dati;
• capacità di lavorare in modo efficiente con dataset di grandi dimensioni e multidimensionali;
• conoscenza di data modelling, gestione dei metadata e documentazione;
• esperienza con sistemi di version control, in particolare Git;
• buone basi di statistica e analisi quantitativa dei dati;
• capacità di sviluppare procedure di elaborazione dei dati riproducibili e tracciabili.

La conoscenza di R costituisce un elemento preferenziale. È inoltre considerata positivamente l’esperienza con strumenti e tecnologie per l’elaborazione efficiente di grandi dataset, quali Polars, DuckDB, Parquet o tecnologie comparabili.

Esperienza nel settore Non è richiesta una conoscenza pregressa di Life Cycle Assessment (LCA) o Social Life Cycle Assessment (S-LCA).

E’ richiesta un’ottima conoscenza della lingua inglese, sia parlata che scritta.

Costituiscono elementi preferenziali l'esperienza con dati ambientali, socioeconomici, di sostenibilità o provenienti dalla statistica ufficiale, nonché la familiarità con fonti quali Eurostat, PSILCA o SHDB, le piattaforme dati della Commissione Europea o database internazionali comparabili.

La persona selezionata dovrà essere in grado di collaborare efficacemente con ricercatori e specialisti delle diverse discipline coinvolte, comprendere i requisiti metodologici e le esigenze relative ai dati e tradurli in procedure tecniche robuste.

Sono importanti capacità analitiche, attenzione alla qualità dei dati e capacità di documentare con chiarezza metodi e scelte effettuate.

Il lavoro agile (smartworking) è concordabile unicamente in misura parziale, con una presenza in ufficio minima richiesta su base settimanale.