Esperto analisi impatti ia sul lavoro

Il presente avviso è finalizzato al conferimento, previo svolgimento di apposita procedura comparativa ai sensi dell’art. 7, comma 6, del d.Lgs. N. 165/2001 e s.M.I., di un incarico di collaborazione a un/una esperto/a in metodi di valutazione della complementarità e del rischio di sostituzione delle attività lavorative da parte dell’intelligenza artificiale, nell’ambito delle trasformazioni dei processi produttivi, organizzativi e occupazionali.
la recente e rapida diffusione delle applicazioni di intelligenza artificiale nei contesti produttivi e lavorativi richiede lo sviluppo di analisi avanzate sul mercato del lavoro e sugli impatti dell’ia sulle professioni, fondate su competenze specialistiche e aggiornate, maturate anche attraverso attività di ricerca e analisi applicata.
in tale contesto, si rende necessario il coinvolgimento di una figura con comprovata esperienza nella valutazione della sostituibilità dei task svolti dagli individui e della complementarità tra competenze umane e sistemi di ia, nonché nelle attività di costruzione, integrazione e modellizzazione dei dati, con particolare attenzione all’utilizzo di modelli di sintesi di dati complessi e di tecniche di machine learning e natural language processing (nlp).
lo stesso avviso è pubblicato sul portale "inpa", disponibile all'indirizzo internet https://www.Inpa.Gov.It, e sul sito istituzionale dell’inapp (Https://www.Inapp.Gov.It/amministrazione-trasparente/bandi-di-concorso/avvisi-incarico).

L’incarico ha ad oggetto lo svolgimento delle seguenti attività:

1. Definizione e integrazione delle banche dati necessarie allo svolgimento delle analisi sugli impatti dell’intelligenza artificiale sul lavoro, includendo, ove opportuno, anche l’utilizzo di big data;
2. Analisi ed elaborazione dei dati, con particolare attenzione all’individuazione di metodologie di sintesi e di analisi avanzata, anche mediante tecniche di machine learning e di natural language processing (nlp);
3. Sviluppo di procedure e strumenti analitici finalizzati a rendere i dati utilizzabili per le analisi, attraverso l’impiego di linguaggi e ambienti di programmazione per l’analisi avanzata (ad es. Python);
4. Individuazione e applicazione di metodi, modelli e indicatori per lo studio del rapporto tra lavoro e intelligenza artificiale, con particolare riferimento alla valutazione della complementarità uomo-macchina e del rischio di sostituzione;
5. Realizzazione di elaborazioni statistiche e analisi quantitative finalizzate alla stesura di contributi scientifici;
6. Condivisione dei metodi e dei risultati delle attività di ricerca, favorendo processi di apprendimento e trasferimento di conoscenze a beneficio del personale dell’istituto.

In sede di selezione comparativa, le candidature pervenute, ed ammissibili ai sensi del precedente punto 3, verranno valutate in base ai seguenti criteri:

1. Conoscenza professionale del linguaggio python e comprovata esperienza nell’analisi dei dati attraverso l’applicazione di tecniche di natural language processing (nlp) e/o machine learning (ml);
2. Comprovata e consolidata esperienza (almeno triennale) in studi e analisi in cui si utilizzano tecniche e linguaggi di programmazione sopra richiamati;
3. Realizzazione di studi e pubblicazioni relativi ai metodi di valutazione della complementarità e del rischio di sostituzione dei lavoratori o dei tasks dei lavoratori a seguito dell’avvento dell’intelligenza artificiale;
4. Conseguimento di certificazioni ed altre esperienze di studio in ordine a linguaggi di programmazione;
5. Comprovata esperienza di lavoro, di ricerca o di studio (ad es. Dottorato di ricerca) maturata in contesti internazionali presso istituzioni non italiane, per un periodo di almeno sei mesi.

La valutazione delle candidature sarà effettuata da un nucleo tecnico appositamente incaricato.
ai fini della selezione comparativa, tale nucleo potrà attribuire ai candidati un punteggio sino a 100 punti, di cui:

• Sino a 20 punti per il criterio di cui al punto 1;
• Sino a 25 punti per il criterio di cui al punto 2;
• Sino a 25 punti per il criterio di cui al punto 3;
• Sino a 10 punti per il criterio di cui al punto 4;
• Sino a 20 punti per il criterio di cui al punto 5.