Energy Optimization Engineer

Glayx 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.

Il ruolo

Siamo alla ricerca di un/una Energy Optimization Engineer 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:

• Ottimizzazione EMS (Energy Management System): modellazione e formalizzazione matematica dei vincoli fisici di stabilimento e delle logiche dei mercati energetici attraverso problemi di ottimizzazione.
• Predictive Analytics & Machine Learning : sviluppo di algoritmi per la previsione delle produzioni da fonti rinnovabili (es. impianti fotovoltaici) e la stima del futuro fabbisogno energetico industriale.

Nel quotidiano, il ruolo combina attività di modellazione e ricerca applicata con un forte focus pratico sul coding (Python ) e sull’interfacciamento/gestione dei database di stabilimento.

• Formalizzare e implementare modelli di ottimizzazione matematica per il dispacciamento energetico, la gestione carichi e il peak shaving.
• Tradurre vincoli tecnici di impianto e regole dei mercati energetici in modelli computazionali efficienti.
• Progettare, testare e mettere in produzione modelli di Machine Learning per il forecasting di serie temporali (produzione FV, consumi termici ed elettrici).
• Condurre attività di R&D applicata per individuare, testare e validare approcci algoritmici innovativi per aumentare l’efficienza computazionale dei modelli.
• Scrivere codice pulito ed orientato alla produzione (Python ).
• Laurea Magistrale in Ingegneria Energetica, Ingegneria Elettrica, Matematica.
• Solida comprensione teorica e pratica della programmazione lineare mista intera (MILP) e della formulazione di vincoli/funzioni obiettivo.
• Padronanza di Python e dei principali pacchetti per l’analisi dati e l’ottimizzazione.
• Buone capacità di problem solving e lavoro in team.

Competenze gradite (Plus)

• Esperienza specifica sui mercati elettrici italiani (MGP, MI, servizi di dispacciamento MSD/etc...).
• Buona conoscenza della lingua inglese (scritta e parlata).
• Contratto a tempo indeterminato full-time.
• Ambiente tecnologico orientato all’innovazione.
• Percorsi di crescita professionale e formazione continua (inclusi corsi di inglese con docente madrelingua).
• Welfare aziendale (tra cui buoni pasto e polizza sanitaria integrativa).

RAL indicativa: 30.000 € - 40.000 € La retribuzione esatta può variare in base alle reali competenze ed esperienza.

Premi individuali annuali

commisurati al raggiungimento dei KPI e all’impatto concreto sul lavoro del team e sui risultati aziendali.

La selezione è rivolta ad ambo i sessi (L. 903/77), garantendo parità di trattamento durante tutto il processo di recruiting.