Expert power quantitative analysis and predictive analytics

PpSan Donato Milanese, Milano, Italia /p h3Descrizione posizione /h3 pCome bExpertPower Quantitative Analysis and Predictive Analytics /b farai parte del business bPower Generation Marketing /b della Direzione Generale bGlobal Natural Resources /b. /p pL’area si occupa della gestione e dell’ottimizzazione del parco di generazione elettrica italiano di Eni, del presidio del rischio commodity, dello sviluppo di attività commerciali e di trading, nonché dell’analisi di nuove opportunità di business e dell’evoluzione del mercato elettrico. /p pIn questo contesto, lavorerai su modelli quantitativi e strumenti analitici integrati nei processi decisionali del business, contribuendo allo sviluppo di soluzioni previsionali, modelli di ottimizzazione, metodologie di pricing e analisi di mercato applicate al settore elettrico, all’interno di un team giovane, dinamico e stimolante. /p h3Attività principali /h3 pSviluppare, implementare e manutenere modelli quantitativi relativi alle attività di Risk Management, Asset Management, Portfolio Management e Trading /p pContribuire allo sviluppo di modelli di ottimizzazione per la gestione a mercato del parco produttivo elettrico di Eni /p pSviluppare modelli di previsione dei prezzi dell’energia elettrica e delle principali variabili di mercato /p pRealizzare analisi quantitative, statistiche e data-driven per interpretare le dinamiche del mercato elettrico italiano e l’evoluzione dei fondamentali /p pSviluppare modelli previsionali per i consumi elettrici di grandi clienti industriali /p pElaborare metodologie e strumenti di pricing B2B, integrando le analisi profili di consumo, rischio, marginalità e scenari di mercato /p pContribuire alla costruzione di strumenti analitici, dashboard, librerie e workflow in Python, con l’obiettivo di rendere i processi quantitativi dell’unità più scalabili, robusti e replicabili /p pProdurre analisi quantitative per lo sviluppo di nuovi business, iniziative strategiche e progetti speciali. /p h3Caratteristiche richieste /h3 pLaurea magistrale in Matematica, Fisica, Statistica, Ingegneria matematica; potranno essere presi in considerazione titoli di studio differenti, a valle di significativa esperienza nell’ambito /p pEsperienza di almeno 3 anni maturata in ruoli quantitativi, data science, market analysis, trading analytics, risk analytics o portfolio analytics nel settore elettrico, energy trading, commodity o utilities /p pEsperienza nell’analisi quantitativa del mercato elettrico italiano e/o europeo, con conoscenza operativa delle principali dinamiche di formazione dei prezzi, dei mercati spot e forward, dei driver fondamentali della domanda e dell’offerta, della generazione rinnovabile e termoelettrica, dei vincoli di sistema e delle logiche di dispacciamento /p pOttima capacità di programmazione in Python, con esperienza nello sviluppo di codice strutturato, mantenibile e orientato all’analisi quantitativa /p pSolida conoscenza di metodi matematici, statistici e probabilistici applicati a serie storiche, forecasting, ottimizzazione e analisi dati /p pFamiliarità con librerie Python per data analysis, modellistica e machine learning, quali pandas, NumPy, scikit-learn, statsmodels, PyTorch/TensorFlow o equivalenti /p pBuona conoscenza della lingua inglese /p pDisponibilità alla mobilità /p h3Completano il profilo /h3 pPhD in matematica, fisica o discipline quantitative affini /p pEsperienza diretta nel mercato elettrico italiano o europeo /p pConoscenza di modelli di ottimizzazione, dispatching, power forecasting o pricing /p pConoscenza di metodologie di finanza quantitativa, modelli stocastici, risk modelling o valuation /p pEsperienza nello sviluppo di modelli di machine learning applicati a forecasting, anomaly detection, clustering o scenari di mercato /p pFamiliarità con database SQL, cloud environment, strumenti di versioning e pratiche di sviluppo collaborativo. /p h3Sede /h3 pSan Donato Milanese (MI) /p pContratto di lavoro a Tempo Indeterminato /p pIl nostro contratto collettivo nazionale di lavoro di riferimento è il CCNL Energia e Petrolio /p pPromuoviamo forme flessibili di lavoro, offrendo opzioni di Smart working ed orari flessibili al fine di sostenere il maggior equilibrio tra vita professionale e personale. /p pProponiamo una retribuzione annua lorda compresa tra 47.000 € e 50.000 € /p pL’offerta finale sarà formulata in coerenza con l’esperienza professionale, le competenze tecniche e trasversali possedute dalla risorsa funzionali per il ruolo e apprezzabili per l’azienda. /p pL’Azienda, in presenza di esperienze professionali e competenze tecniche e trasversali particolarmente rilevanti, potrà valutare un’offerta con un livello di inquadramento/RAL migliorativo. /p pSistema di reward e programma articolato di benefitse iniziative di welfare in ambito sanitario, previdenziale, di supporto al reddito e per la conciliazione vita-lavoro. Scopri di più: blink welfare /b /p pAmbiente di lavoro in cui ogni risorsa possa sentirsi riconosciuta e apprezzata nella propria unicità /p /p #J-18808-Ljbffr