Data Visualization Ponti/ Viadotti

agap2 Italia · Torino, Piemonte, Italia ·


Descrizione dell'offerta

Chi siamo

AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e informatica, parte del Gruppo MoOngy, con oltre 10.000 dipendenti e una presenza in 14 Paesi. In Italia dal 2018, con sedi a Milano, Brescia, Parma, Roma e Bologna, siamo in forte crescita e ampliamento del nostro team. Stiamo cercando persone dinamiche, ambiziose e pronte a mettersi in gioco in un ambiente che valorizza le relazioni umane.


Descrizione del Ruolo

Siamo alla ricerca di un Data Visualization & Analytics Specialist – Monitoraggio Strutturale da inserire presso una nostra realtà partner operante nell’ambito del monitoraggio infrastrutturale di ponti e viadotti . La risorsa sarà coinvolta nelle attività di analisi, integrazione e visualizzazione dei dati a supporto del monitoraggio statico e dinamico delle infrastrutture, contribuendo allo sviluppo di soluzioni avanzate per l’interpretazione dei dati provenienti dai sistemi di monitoraggio. La figura lavorerà a stretto contatto con team tecnici dedicati alla gestione dei dati infrastrutturali e con specialisti del monitoraggio strutturale.


Responsabilità principali

  • Sviluppare pipeline di integrazione dati da diverse fonti, come sensori, database e sistemi esterni
  • Progettare e implementare modelli di dati a supporto delle piattaforme di monitoraggio
  • Analizzare serie temporali e dataset complessi per individuare anomalie, trend e indicatori di prestazione strutturale
  • Sviluppare dashboard e strumenti di visualizzazione per una rappresentazione chiara ed efficace dei dati di monitoraggio
  • Collaborare con ingegneri strutturisti e specialisti del monitoraggio per l’interpretazione dei dati
  • Supportare la definizione di soglie di allerta e KPI per il controllo delle infrastrutture
  • Contribuire alla standardizzazione e automazione dei processi di analisi e reporting
  • Garantire qualità, coerenza e tracciabilità dei dati gestiti


Requisiti

  • Laurea Magistrale in discipline tecnico-scientifiche, preferibilmente in Ingegneria Civile, Ingegneria Informatica, Data Science o affini
  • Esperienza di 2-5 anni in ambito data analytics, data visualization o gestione dati infrastrutturali
  • Ottima conoscenza di Python, R e SQL per analisi, manipolazione e integrazione dei dati
  • Esperienza con strumenti ETL e architetture Data Warehouse / Big Data
  • Capacità di modellazione, pulizia e preparazione dei dati a supporto della visualizzazione
  • Conoscenza di strumenti di data visualization come Power BI, Tableau o equivalenti
  • Gradita esperienza nel settore del monitoraggio strutturale o infrastrutturale
  • Conoscenza base delle grandezpze fisiche e dei sistemi di monitoraggio, inclusi sensori, acquisizione dati e serie temporali
  • Capacità di problem solving e approccio analitico nella scelta tra modelli interpretativi semplificati e modellazioni più accurate


Competenze trasversali

  • Capacità di analizzare modelli esistenti e proporre soluzioni migliorative
  • Attitudine alla condivisione e valorizzazione del lavoro in team
  • Autonomia nello svolgimento delle attività assegnate
  • Rispetto di timeline e milestone di progetto
  • Versatilità
  • Precisione e approccio strutturato
  • Orientamento al risultato


Cosa offriamo

  • Inserimento in un contesto tecnico altamente specializzato
  • Coinvolgimento su attività innovative nel settore del monitoraggio infrastrutturale
  • Possibilità di lavorare su progetti ad alto impatto tecnico e strategico
  • Ambiente dinamico e multidisciplinare
  • Percorsi di crescita professionale e consolidamento delle competenze in ambito data e infrastrutture


Il nostro impegno per la diversità

Siamo un’azienda che promuove la diversità e le pari opportunità. Garantiamo un ambiente di lavoro inclusivo, dove ogni persona può esprimere il proprio potenziale. Accogliamo candidature senza discriminazioni relative a età, genere, nazionalità, disabilità, orientamento sessuale, religione o stato civile.

Candidatura e Ritorno (in fondo)