pGlayx è una società attiva da oltre 20 anni nel settore dell’efficienza energetica industriale. Progettiamo, sviluppiamo e gestiamo sistemi avanzati per l’ottimizzazione dei consumi energetici, offrendo soluzioni “chiavi in mano” per le imprese. Tra le nostre soluzioni c’è Pshave®, una piattaforma di Energy Intelligence in tempo reale che supporta la gestione degli asset energetici di stabilimento, migliorando la redditività e riducendo le emissioni di CO2. Operiamo attivamente anche nei mercati dell’energia con servizi di flessibilità e ottimizzazione dei consumi, aiutando le aziende a ridurre i costi e valorizzare i propri asset. /p h3Il ruolo /h3 pSiamo alla ricerca di un/una bEnergy Optimization Engineer /b da inserire nel nostro team Digital presso la sede di Pisa (PI), località Montacchiello. La risorsa entrerà a far parte del nucleo tecnico che sviluppa l'intelligenza algoritmica della nostra piattaforma proprietaria Pshave®. Il team lavora all’intersezione tra ingegneria energetica, ricerca operativa e data science, occupandosi principalmente di due macro-attività: /p ul libOttimizzazione EMS /b (Energy Management System): modellazione e formalizzazione matematica dei vincoli fisici di stabilimento e delle logiche dei mercati energetici attraverso problemi di ottimizzazione. /li libPredictive Analytics Machine Learning /b: sviluppo di algoritmi per la previsione delle produzioni da fonti rinnovabili (es. impianti fotovoltaici) e la stima del futuro fabbisogno energetico industriale. /li /ul pNel quotidiano, il ruolo combina attività di modellazione e ricerca applicata con un robusto focus pratico sul coding (bPython /b) e sull’interfacciamento/gestione dei database di stabilimento. /p ul liFormalizzare e implementare modelli di ottimizzazione matematica per il dispacciamento energetico,



la gestione carichi e il peak shaving. /li liTradurre vincoli tecnici di impianto e regole dei mercati energetici in modelli computazionali efficienti. /li liProgettare, testare e mettere in produzione modelli di Machine Learning per il forecasting di serie temporali (produzione FV, consumi termici ed elettrici). /li liCondurre attività di RD applicata per individuare, testare e validare approcci algoritmici innovativi per aumentare l’efficienza computazionale dei modelli. /li liScrivere codice pulito ed orientato alla produzione (bPython /b). /li liLaurea Magistrale in Ingegneria Energetica, Ingegneria Elettrica, Matematica. /li liSolida comprensione teorica e pratica della programmazione lineare mista intera (MILP) e della formulazione di vincoli/funzioni obiettivo. /li libPadronanza di Python /b e dei principali pacchetti per l’analisi dati e l’ottimizzazione. /li liBuone capacità di problem solving e lavoro in team. /li /ul h3Competenze gradite (Plus) /h3 ul liEsperienza specifica sui mercati elettrici italiani (MGP, MI, servizi di dispacciamento MSD/etc...). /li liBuona conoscenza della lingua inglese (scritta e parlata). /li liContratto a btempo indeterminato full-time. /b /li liAmbiente tecnologico orientato all’innovazione. /li liPercorsi di crescita professionale e formazione continua (inclusi corsi di inglese con docente madrelingua). /li liWelfare aziendale (tra cui buoni pasto e polizza sanitaria integrativa). /li /ul pbRAL indicativa: 30.000 € - 40.000 € /bLa retribuzione esatta può variare in base alle reali competenze ed esperienza. /p h3Premi individuali annuali /h3 pcommisurati al raggiungimento dei KPI e all’impatto concreto sul lavoro del team e sui risultati aziendali. /p h3La selezione è rivolta ad ambo i sessi (L. 903/77), garantendo parità di trattamento durante tutto il processo di recruiting. /h3 #J-18808-Ljbffr

📌 Energy Optimization Engineer (Pisa)
🏢 Glayx
📍 Pisa