In sintesi
- Mansioni: Sviluppa e gestisci strumenti innovativi per la qualità dell'aria e il cambiamento climatico.
- Azienda: Commissione Europea, un ambiente di lavoro stimolante e collaborativo.
- Benefit: Compenso competitivo, opportunità di crescita professionale e impatto reale sul clima.
- Altre informazioni: Ambiente dinamico con opportunità di carriera in un contesto internazionale.
- Perché questo lavoro: Contribuisci a progetti significativi per l'ambiente e la salute globale.
- Qualifiche: Esperienza in ingegneria dei dati con R, Python e SQL.
La retribuzione prevista è compresa tra 107100 - 130900 € per anno.
Ruolo: Ingegnere Dati Senior a supporto di FASST. Luogo di lavoro: Ispra (Italia). Unione Europea, rappresentata dalla Commissione Europea, Centro Comune di Ricerca in Ispra, Unità Aria Pulita e Clima. Modalità: In sede. Durata: 36 mesi. Tariffa/budget offerto: 315€-335€/giorno.
Introduzione e Contesto: L'Unità Aria Pulita e Clima (JRC.C5) supporta l'attuazione della legislazione sulla qualità dell'aria e sul cambiamento climatico, nonché degli accordi internazionali, a livello europeo, internazionale e globale. JRC.C5 ha sviluppato il Fast Assessing and Screening Tool (FASST) per la modellazione integrata della valutazione della qualità dell'aria, supportando la progettazione di politiche di decarbonizzazione e transizione energetica, con particolare riferimento all'inquinamento atmosferico, ai suoi impatti sulla salute e sugli ecosistemi, e ai co-benefici delle politiche sulla qualità dell'aria e sul clima.
Il contratto ha lo scopo di fornire supporto alla gestione dei dati scientifici al team del progetto SCENARIO per lo sviluppo, la manutenzione, l'ottimizzazione e il funzionamento dello strumento FASST, inclusa la raccolta di dataset con variabili di input per l'esecuzione e il collaudo del modello, la validazione del modello mediante confronto con misurazioni (a terra e satellitari) e risultati di altri modelli (inclusi modelli di trasporto chimico, modelli gaussiani, modelli lagrangiani e modelli statistici) e fusione dei dati.
Descrizione del lavoro: Questo ruolo è suddiviso in tre compiti principali:
- Compito 1. Manutenzione dello strumento FASST. L'obiettivo di questo compito è garantire la funzionalità dello strumento FASST attraverso test continui delle routine del modello per affrontare le modifiche nella versione del linguaggio R utilizzato per sviluppare lo strumento, risoluzione di bug di programma o gestione delle incoerenze nei risultati.
- Compito 2. Sviluppo dello strumento FASST. L'obiettivo di questo compito è contribuire allo sviluppo dello strumento FASST supportando il miglioramento dei moduli del modello esistenti e la creazione di nuovi moduli che affrontano nuovi sviluppi scientifici e tecnologici e/o nuove aree politiche che richiedono supporto scientifico.
- Compito 3. Operazione dello strumento FASST. L'obiettivo di questo compito è supportare la configurazione e l'operazione dello strumento FASST secondo i risultati necessari per ogni specifico studio o attività di supporto politico.
Responsabilità principali: Sviluppare, mantenere e ottimizzare pipeline e flussi di lavoro dei dati a supporto dello strumento FASST, utilizzando R, Python e SQL. Recuperare, elaborare, integrare e gestire dataset ambientali e sulla qualità dell'aria necessari per l'esecuzione, il collaudo e l'analisi del modello FASST. Validare gli input e gli output di FASST confrontando i risultati del modello con osservazioni a terra e satellitari e con risultati di altri modelli sulla qualità dell'aria. Implementare procedure di fusione dei dati e controllo qualità per garantire la coerenza, l'affidabilità e la tracciabilità dei dataset utilizzati dal framework di modellazione FASST. Supportare lo sviluppo e l'operazione di FASST, inclusa l'implementazione e il collaudo di nuove funzionalità, fonti di dati e flussi di lavoro di modellazione. Applicare tecniche di ingegneria dei dati e AI/apprendimento automatico per migliorare l'elaborazione, l'analisi e l'uso dei dati ambientali e per supportare valutazioni scientifiche dell'inquinamento atmosferico e dei suoi impatti.
Competenze, conoscenze e abilità specifiche: Il profilo deve soddisfare i seguenti requisiti: Esperienza nell'elaborazione e/o ingegneria dei dati utilizzando R, Python e SQL per l'integrazione, l'elaborazione, la validazione e la gestione di dataset sulla qualità dell'aria e altri dataset ambientali. Esperienza con strumenti AI per la gestione e analisi quantitativa dei dati ambientali (apprendimento automatico, ingegneria dei dati). Esperienza nell'uso di modelli surrogati sulla qualità dell'aria e modelli di valutazione integrata (ad es. strumento FASST) implementati nel linguaggio R.
Requisiti minimi: Laurea magistrale o triennale in Informatica, Ingegneria, Sistemi Informativi o un campo correlato. Almeno 4 anni di esperienza professionale rilevante in posizioni simili. Il candidato ideale dovrebbe aver contribuito come autore o co-autore a documentazione scientifica pubblicata da un'autorità indipendente, così come a rapporti di istituzioni ufficiali o pubblicazioni peer-reviewed, a supporto o relativi all'uso di modelli surrogati sulla qualità dell'aria e modelli di valutazione integrata (ad es. lo strumento FASST) implementati in R. L'esperienza in quest'area è il principale obiettivo di questa missione.
Desiderabile: Certificazioni pertinenti in aree di ingegneria dei dati. Conoscenza di lingue aggiuntive dell'UE. Esperienza in istituzioni internazionali o europee o progetti multi-vendor su larga scala.
Senior Data Engineer (Ispra, on-site) – European Commission datore di lavoro: Twtspain
Lavorare come Senior Data Engineer presso il Centro Comune di Ricerca della Commissione Europea a Ispra offre un'opportunità unica di contribuire a progetti significativi per la qualità dell'aria e il cambiamento climatico. La cultura lavorativa è caratterizzata da un forte impegno verso l'innovazione e la collaborazione, con opportunità di crescita professionale attraverso la partecipazione a progetti internazionali e l'accesso a risorse all'avanguardia. Inoltre, il contesto di lavoro in un'agenzia dell'Unione Europea garantisce un ambiente stimolante e dinamico, dove le tue competenze possono avere un impatto reale su politiche ambientali cruciali.
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Ecco come pensiamo che potresti ottenere Senior Data Engineer (Ispra, on-site) – European Commission
✨Infiltrati nei forum di Data Science
Un ottimo modo per trovare opportunità temporanee in Data Science è unirti a forum e community online, come Kaggle o Stack Overflow. Qui non solo puoi imparare e migliorare le tue competenze, ma anche scoprire progetti temporanei o collaborazioni che stanno cercando talenti come te.
✨Partecipa a meetups e hackathon
Gli eventi locali di Data Science sono un'opportunità d'oro per farti vedere e fare networking. Partecipa a meetups o hackathon nella tua zona; non solo avrai la possibilità di lavorare su progetti reali, ma potresti anche incontrare aziende che cercano talenti per progetti temporanei.
✨Sfrutta le università e le piattaforme di stage
Se sei ancora all'università o hai accesso a risorse accademiche, non dimenticare di utilizzare i servizi di carriera della tua università. Spesso hanno accesso a posizioni temporanee di stage in Data Science che non vengono pubblicizzate altrove.
✨Non sottovalutare il tuo portfolio
Metti insieme un portfolio online che mostra i tuoi progetti e le tue competenze in Data Science. Inoltre, quando trovi opportunità temporanee che ti interessano, non dimenticare di candidarti direttamente attraverso il nostro sito web. Le aziende apprezzano i candidati che si prendono l’iniziativa!
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Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Mostra i tuoi progetti!:Nel mondo della data science, le esperienze pratiche valgono più di mille parole. Assicurati di includere link a progetti significativi nel tuo CV o portfolio. Dimostrare la tua competenza attraverso lavori precedenti, anche se sono solo progetti personali o accademici, è fondamentale per far brillare la tua candidatura.
Cita le tue competenze tecniche:Quando parli delle tue competenze nel CV e nella lettera di presentazione, concentra l'attenzione su strumenti e linguaggi che hai utilizzato come Python, R, SQL e qualsiasi libreria di machine learning come TensorFlow o Scikit-learn. Per un ruolo temporaneo, le aziende cercano anche la tua capacità di adattarti rapidamente a nuovi progetti o tecnologie.
Enfatizza il tuo potenziale di apprendimento:Nel tuo CV o nella lettera di presentazione, sottolinea la tua curiosità e il tuo desiderio di apprendere. Dal momento che stai cercando un lavoro temporaneo, è importante che le aziende vedano che sei pronto ad assorbire informazioni e a lavorare in modo efficace anche in un breve lasso di tempo.
Aplicare attraverso il nostro sito:Non dimenticare di inviare la tua candidatura tramite il nostro sito web. Ciò non solo ci aiuta a tenere traccia delle candidature, ma ci consente anche di rivedere la tua applicazione in modo più dettagliato e personale. Non perdere questa opportunità di farti notare da Twtspain per il ruolo di Senior Data Engineer (Ispra, on-site) – European Commission!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Twtspain
✨Porta il tuo portfolio di progetti
Assicurati di avere un portfolio pronto da mostrare, con i progetti di data science a cui hai lavorato. Fai in modo che includa dettagli su strumenti e tecniche usate, come Python, R o machine learning. Questo dimostrerà la tua esperienza pratica e darà un'idea chiara del tuo approccio a problemi reali.
✨Preparati a discutere di modelli e statistiche
Durante il colloquio, potrebbero chiederti di discutere modelli statistici o algoritmi di machine learning che hai utilizzato. Rinfresca le tue conoscenze su concetti chiave come l'overfitting, la regressione e la validazione incrociata, perché potrebbero testare le tue competenze tecniche in modo specifico.
✨Focalizzati sulla tua flessibilità
Essendo un contratto temporaneo, metti in evidenza la tua adattabilità e la tua voglia di imparare. Parla delle tue capacità di apprendimento rapido e di come hai affrontato nuove sfide in passato, dimostrando che sei pronto a inserirti in un team e contribuire fin da subito.
✨Preparati a risolvere casi pratici
Aspettati di dover affrontare esercizi pratici durante il colloquio, come l'analisi di un dataset o la risoluzione di un problema di business specifico. Allenati con dataset pubblici o challenge online. Questo mostrerà la tua capacità di pensare criticamente e di applicare le tue competenze in situazioni reali.
