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 forte 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 aggiornamento continuo (inclusi corsi di inglese con docente madrelingua).
/li liWelfare aziendale (tra cui buoni pasto e polizza sanitaria integrativa).
/li /ul pbRAL indicativa: ****** € - ****** € /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. ******), garantendo parità di trattamento durante tutto il processo di recruiting.
/h3 #J-*****-Ljbffr

📌 Energy Optimization Engineer (Pisa)
🏢 Glayx
📍 Pisa