Offerta di lavoro Energy Data Engineer - Bergamo / Roma

Descrizione dell'annuncio di lavoro

Silicondev, azienda leader nell’area IT e Software Development, è alla ricerca di un Energy Data Engineer da inserire in un progetto innovativo dedicato alla digitalizzazione e all’ottimizzazione delle performance energetiche degli edifici. La risorsa entrerà a far parte di un team multidisciplinare e sarà coinvolta nello sviluppo di modelli avanzati di analisi e simulazione energetica, contribuendo all’evoluzione di soluzioni basate su Data Analytics, Machine Learning e Digital Twin.

Responsabilità principali:

Analizzare dati energetici e ambientali provenienti da edifici e impianti per individuare pattern, anomalie e opportunità di efficientamento energetico;
Configurare e sviluppare modelli digitali degli edifici (Digital Twin), garantendo una rappresentazione accurata e dinamica delle strutture e dei relativi sistemi energetici;
Progettare e implementare modelli di simulazione avanzati mediante tecniche di Machine Learning e approcci rule-based per la previsione e l'ottimizzazione dei consumi energetici;
Sviluppare strategie di controllo ottimizzato degli asset HVAC, tra cui caldaie, pompe di calore e unità di trattamento aria, con l'obiettivo di massimizzare l'efficienza energetica;
Realizzare dashboard e reportistica a supporto del monitoraggio delle performance energetiche e ambientali;
Collaborare con team multidisciplinari per il rilascio in produzione dei modelli sviluppati e per l'evoluzione delle soluzioni digitali.

Requisiti:

Laurea in Ingegneria Energetica, Fisica, Informatica o discipline affini;
Esperienza professionale di almeno 5 anni in ambito Data applicato al settore Energy;
Esperienza di almeno 1 anno nella modellazione di edifici e impianti HVAC mediante approcci rule-based e Machine Learning;
Esperienza nel settore HVAC, ESCo o contesti analoghi;
Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie di analisi dati (Pandas, NumPy);
Esperienza nell'analisi e manipolazione di serie storiche;
Ottima conoscenza di strumenti di Business Intelligence quali Excel, Power BI e Tableau;
Ottime capacità analitiche, orientamento al problem solving e ai risultati;
Capacità di lavorare sia in autonomia sia all'interno di team multidisciplinari;

Nice to have:
Esperienza con framework di Machine Learning (TensorFlow, Keras, PyTorch o equivalenti);
Esperienza nel deployment di modelli mediante AWS, Databricks o piattaforme analoghe;
Conoscenza di sistemi BMS e BEMS;
Conoscenza dei protocolli Modbus, BACnet o equivalenti;
Esperienza con Digital Twin e principali ontologie per edifici (Haystack, Brick, Azure Digital Twin);
Esperienza nella modellazione di sistemi energetici, con particolare riferimento agli impianti HVAC.

Modalità di lavoro:

Sede di lavoro: Seriate (BG), preferibile presenza 3 giorni a settimana.
Valutabile anche modalità Full Remote.

Cosa offriamo:

Contratto: Tempo Determinato di 6 mesi con ottime prospettive di rinnovo.
Retribuzione: RAL indicativa compresa tra €36.000 e €40.000.

Inviare curriculum vitae dettagliato in formato Word all’indirizzo *** autorizzando il trattamento dei dati personali ai sensi del D.Lgs. 196/03.
Indicare nell’oggetto il sito di riferimento dell’annuncio e la posizione per la quale ci si candida.
Ai sensi della normativa vigente l’offerta è rivolta ad entrambi i sessi (DL 903/77).

Competenze richieste

Requisiti:

Laurea in Ingegneria Energetica, Fisica, Informatica o discipline affini;
Esperienza professionale di almeno 5 anni in ambito Data applicato al settore Energy;
Esperienza di almeno 1 anno nella modellazione di edifici e impianti HVAC mediante approcci rule-based e Machine Learning;
Esperienza nel settore HVAC, ESCo o contesti analoghi;
Ottima conoscenza di Python e delle principali librerie di analisi dati (Pandas, NumPy);
Esperienza nell'analisi e manipolazione di serie storiche;
Ottima conoscenza di strumenti di Business Intelligence quali Excel, Power BI e Tableau;
Ottime capacità analitiche, orientamento al problem solving e ai risultati;
Capacità di lavorare sia in autonomia sia all'interno di team multidisciplinari;

Nice to have:
Esperienza con framework di Machine Learning (TensorFlow, Keras, PyTorch o equivalenti);
Esperienza nel deployment di modelli mediante AWS, Databricks o piattaforme analoghe;
Conoscenza di sistemi BMS e BEMS;
Conoscenza dei protocolli Modbus, BACnet o equivalenti;
Esperienza con Digital Twin e principali ontologie per edifici (Haystack, Brick, Azure Digital Twin);
Esperienza nella modellazione di sistemi energetici, con particolare riferimento agli impianti HVAC.