Descrizione dell'offerta
CHI SIAMO?
AGAP2 è un gruppo europeo di consulenza ingegneristica e operativa facente parte del Gruppo MoOngy. Presente in 14 Paesi europei con oltre 7.500 dipendenti, abbiamo aperto, da quattro anni, la prima sede italiana a Milano e, vista la continua crescita, stiamo rafforzando e ampliando il nostro team con persone che condividano gli stessi valori della nostra società: AMBIZIONE, SORRISO, DINAMISMO, VOGLIA DI METTERSI IN GIOCO, il tutto in una realtà in continua evoluzione, nella quale le relazioni umane sono sempre al primo posto.
Scopra se questa opportunità è adatta a lei leggendo tutte le informazioni riportate di seguito.
POSIZIONE: ENERGY DATA ENGINEER – BERGAMO
1. IL TUO RUOLO Sarai inserito in un contesto tecnico applicato al settore energetico, con focus su analisi dati, modellazione digitale e ottimizzazione degli impianti HVAC. Ti occuperai dello sviluppo e della configurazione di digital twin e modelli di simulazione avanzati per edifici e sistemi energetici. Lavorerai a stretto contatto con team multidisciplinari per l'ottimizzazione di asset HVAC, tra cui caldaie, pompe di calore e unità di trattamento aria. Contribuirai alla realizzazione di dashboard e strumenti di reportistica per il monitoraggio delle performance energetiche. Modalità di lavoro: presenza preferibile 3/5 giorni settimanali.
2. LE TUE MANSIONI Condurre analisi dettagliate sui dati energetici e ambientali degli edifici per identificare pattern, anomalie e opportunità di ottimizzazione. Sviluppare e configurare modelli digitali avanzati degli edifici (digital twin). Progettare e implementare modelli di simulazione con tecniche di machine learning e approcci rule-based per prevedere e ottimizzare il consumo energetico. Sviluppare strategie innovative per il controllo ottimizzato di asset HVAC, massimizzando l'efficienza energetica e riducendo l'impatto ambientale. Realizzare dashboard intuitive e report dettagliati per il monitoraggio delle performance dei sistemi energetici. Rilasciare modelli in produzione, garantendone affidabilità e manutenibilità nel tempo.
3. I REQUISITI Laurea in Ingegneria Energetica, Fisica, Informatica o campi correlati. Almeno 2-3 anni di esperienza professionale nell'ambito data applicato al settore energetico. Solida esperienza nel settore HVAC, maturata in ESCO o contesti simili. Almeno 1 anno di esperienza nella modellazione di edifici e impianti HVAC con metodi rule-based e di machine learning. Conoscenza di strumenti di analisi dati (Excel, Tableau, PowerBI). Conoscenza del linguaggio Python e dei principali pacchetti (pandas, numpy). Conoscenza delle tecniche di manipolazione e analisi delle serie storiche. Buone capacità comunicative e di presentazione, sia scritte che orali.
Costituirà titolo preferenziale: Esperienza con framework di machine learning (Keras, PyTorch). Esperienza nel deployment di modelli tramite AWS, Databricks o strumenti simili. Conoscenza di BMS/BEMS, protocolli di building automation (Modbus, BACnet) e ontologie applicate agli edifici (Haystack, Brick, Azure Digital Twin).
4. COSA OFFRIAMO La retribuzione per questo ruolo è compresa tra €26.000 e €29.000. La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio applicato dalla nostra società, a tempo
indeterminato . Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna. Valutiamo anche
collaborazioni in P.Iva. Possibilità di smart working 2gg la settimana Ambiente di lavoro dinamico e multidisciplinare, con reali possibilità di crescita professionale. Supporto continuo da parte del team tecnico e dei referenti di progetto.
The world needs you!
AGAP2 is an equal-opportunity employer and values diversity as a source of enrichment. We provide an inclusive work environment where every individual can contribute their unique strengths. xpavfwm We welcome applications regardless of age, gender, nationality, disability, sexual orientation, religion, or marital status. Special consideration is given to candidates belonging to protected categories under Articles 1 and 18 of Law 68/99. Personal data will be processed in accordance with EU Regulation 2016/679.
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1. IL TUO RUOLO Sarai inserito in un contesto tecnico applicato al settore energetico, con focus su analisi dati, modellazione digitale e ottimizzazione degli impianti HVAC. Ti occuperai dello sviluppo e della configurazione di digital twin e modelli di simulazione avanzati per edifici e sistemi energetici. Lavorerai a stretto contatto con team multidisciplinari per l'ottimizzazione di asset HVAC, tra cui caldaie, pompe di calore e unità di trattamento aria. Contribuirai alla realizzazione di dashboard e strumenti di reportistica per il monitoraggio delle performance energetiche. Modalità di lavoro: presenza preferibile 3/5 giorni settimanali.
2. LE TUE MANSIONI Condurre analisi dettagliate sui dati energetici e ambientali degli edifici per identificare pattern, anomalie e opportunità di ottimizzazione. Sviluppare e configurare modelli digitali avanzati degli edifici (digital twin). Progettare e implementare modelli di simulazione con tecniche di machine learning e approcci rule-based per prevedere e ottimizzare il consumo energetico. Sviluppare strategie innovative per il controllo ottimizzato di asset HVAC, massimizzando l'efficienza energetica e riducendo l'impatto ambientale. Realizzare dashboard intuitive e report dettagliati per il monitoraggio delle performance dei sistemi energetici. Rilasciare modelli in produzione, garantendone affidabilità e manutenibilità nel tempo.
3. I REQUISITI Laurea in Ingegneria Energetica, Fisica, Informatica o campi correlati. Almeno 2-3 anni di esperienza professionale nell'ambito data applicato al settore energetico. Solida esperienza nel settore HVAC, maturata in ESCO o contesti simili. Almeno 1 anno di esperienza nella modellazione di edifici e impianti HVAC con metodi rule-based e di machine learning. Conoscenza di strumenti di analisi dati (Excel, Tableau, PowerBI). Conoscenza del linguaggio Python e dei principali pacchetti (pandas, numpy). Conoscenza delle tecniche di manipolazione e analisi delle serie storiche. Buone capacità comunicative e di presentazione, sia scritte che orali.
Costituirà titolo preferenziale: Esperienza con framework di machine learning (Keras, PyTorch). Esperienza nel deployment di modelli tramite AWS, Databricks o strumenti simili. Conoscenza di BMS/BEMS, protocolli di building automation (Modbus, BACnet) e ontologie applicate agli edifici (Haystack, Brick, Azure Digital Twin).
4. COSA OFFRIAMO La retribuzione per questo ruolo è compresa tra €26.000 e €29.000. La posizione è inquadrata nell'ambito del CCNL Commercio applicato dalla nostra società, a tempo
indeterminato . Il posizionamento all'interno del range sarà definito in base alle competenze tecniche, all'esperienza specifica nel ruolo e agli esiti del processo di selezione, secondo criteri oggettivi e neutri. In presenza di profili con caratteristiche eccezionali rispetto al range indicato, potrà essere valutata una revisione previa approvazione interna. Valutiamo anche
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