Umberto Giuriato, laureato in Fisica nel 2017 presso l’Università degli Studi di Torino, nel 2020 consegue il PhD in Fisica presso l’Université Côte d’Azur a Nizza.
Durante l’attività di ricerca, sviluppa competenze di modellistica numerica per sistemi complessi (in particolare vortici quantistici e condensati di Bose-Einstein) e contribuisce all’ implementazione della dinamica di particelle in un codice Fortran 3D parallelizzato per la simulazione di superfluidi e turbolenza quantistica.
Nel corso della successiva esperienza come Data Scientist si occupa dello sviluppo di pipeline per la manipolazione di grandi quantità di dati, realizza dashboard di monitoraggio e applica algoritmi di Machine Learning per guidare processi decisionali aziendali.
Entra in ARIANET a settembre 2022, coinvolto inizialmente in attività di sviluppo di orchestratori di catene modellistiche in Python per la previsione e la valutazione della qualità dell’aria, oltre al monitoraggio dei sistemi previsionali attualmente operativi.
Competenze: Simulazioni numeriche, Analisi dati, programmazione Python e Fortran , SQL, Power BI, Linux