In sintesi
- Mansioni: Sviluppa modelli quantitativi e strumenti analitici per il settore energetico.
- Azienda: Azienda innovativa nel settore energetico con un ambiente internazionale.
- Benefit: Retribuzione competitiva, smart working, e bonus per il pranzo.
- Altre informazioni: Crescita rapida e opportunità di networking con investitori internazionali.
- Perché questo lavoro: Lavora a stretto contatto con leader del settore e fai la differenza.
- Qualifiche: Laurea in discipline quantitative e esperienza in analisi dati.
La retribuzione prevista è compresa tra 63000 - 77000 € per anno.
Overview
In questa posizione lavori direttamente con l'Head of Quantitative and Market Analysis per sviluppare modelli quantitativi e strumenti analitici avanzati a supporto decisionale.
Sei immerso in un contesto internazionale nel settore energetico, contribuendo a valutazioni di asset, scenari di mercato e strategie di ottimizzazione.
L'opportunità offre grande esposizione a decision maker e possibilità di crescita accelerata grazie alla vicinanza con founder ed executive.
Metti a terra metodologie di data science, machine learning e energy economics per problemi reali del settore.
- Retribuzione / Benefits
- Bonus
- Ticket Restaurant 8/giorno
- Contratto di lavoro a tempo indeterminato
- Sede di Milano centro
- Elevata flessibilità organizzativa e smart working
- Esposizione a founder e investitori internazionali
- Responsabilità
- Sviluppare e mantenere modelli quantitativi per asset energetici
- Costruire modelli previsionali di prezzo, scenari di mercato e performance operativa
- Sviluppare strumenti di data science e machine learning a supporto delle decisioni
- Partecipare a strategie di ottimizzazione e gestione di energy storage e sistemi a batteria
- Analizzare dataset complessi provenienti da fonti pubbliche e private
- Sviluppare e mantenere librerie software proprietarie in Python
- Effettuare analisi quantitative sui mercati dell'energia e delle commodity
- Collaborare con team finance, sviluppo progetti e stakeholder tecnici
- Preparare analisi e presentazioni per management e investitori
- Requisiti fondamentali
- Laurea in discipline quantitative (come indicato)
- Circa 2–6 anni di esperienza in ruoli analitici (Quantitative Analyst, Data Scientist, Energy Analyst, ecc.)
- Conoscenza avanzata di Python (essenziale)
- Esperienza in modelli previsionali, algoritmi quantitativi o ML
- Capacità di strutturare modelli su problemi complessi
- Ottima conoscenza dell'inglese
- Approccio analitico hands-on e curiosità intellettuale
- orientamento analitico
- curiosità intellettuale
- hands-on
- Python
- modelli previsionali
- machine learning
Quantitative Analyst/Data Scientist-Energy-Milano Centro datore di lavoro: Michael Page International
Lavorare con noi come Ingegnere per Grandi Opere Civili Pubbliche significa entrare a far parte di un team dinamico e professionale, impegnato nella realizzazione di progetti strategici che migliorano le infrastrutture del nostro paese. Offriamo un ambiente di lavoro stimolante, con opportunità di crescita professionale in una realtà consolidata, contratti a tempo indeterminato e una retribuzione competitiva commisurata all'esperienza. La nostra cultura aziendale valorizza la collaborazione, l'innovazione e il rispetto delle normative, garantendo un percorso di carriera gratificante e significativo.
Dettagli di contatto:
Team di recruiting di Michael Page International
Consigli degli esperti StudySmarter🤫
Ecco come pensiamo che potresti ottenere Quantitative Analyst/Data Scientist-Energy-Milano Centro
✨Sfrutta i Meetups di Data Science
Partecipare a meetups e conferenze di data science è un must! Questi eventi sono un ottimo modo per connettersi con esperti del settore e altre persone in cerca di lavoro. Non vergognarti di farti avanti e parlare con i relatori: potrebbe aprirti porte inaspettate.
✨Progetti Open Source per Farsi Notare
Contribuire a progetti open source è una fantastica opportunità per mostrare le tue competenze pratiche. Non solo aiuta a costruire il tuo portfolio, ma ti consente anche di lavorare con tecnologie che potrebbero essere ricercate dalla tua futura azienda. Cerca progetti su GitHub legati a data science e mettiti in gioco!
✨Unisciti a Comunità Online
Entrare a far parte di comunità online come Kaggle o forum di data science può essere un grande vantaggio. Non solo puoi partecipare a competizioni e migliorare le tue abilità, ma puoi anche costruire una rete con altri professionisti del settore. Queste connessioni possono rivelarsi preziose quando cerchi un lavoro a tempo pieno.
✨Candidati Direttamente su Michael Page International
Non dimenticare di candidarti direttamente sul sito di Michael Page International! Spesso le aziende preferiscono ricevere applicazioni tramite il loro portale, quindi assicurati di seguire le istruzioni specifiche. Un’applicazione diretta può darti un vantaggio rispetto a chi usa canali più generali.
Pensiamo che ti servano queste competenze per eccellere come Quantitative Analyst/Data Scientist-Energy-Milano Centro
Alcuni consigli per la tua candidatura 🫡
Evidenzia le tue competenze tecniche:Nel campo della data science, è fondamentale mostrare le tue competenze tecniche. Assicurati di includere nel tuo CV le lingue di programmazione che conosci, come Python o R, e i tool che hai utilizzato, come TensorFlow o scikit-learn. Non dimenticare di far vedere i tuoi progetti o le tue analisi precedenti, magari con link a GitHub o portafogli di lavoro!
Scrivi una lettera motivazionale convincente:Per un ruolo full-time in data science, la lettera motivazionale è la tua occasione per far trasparire la tua passione per i dati e la tua voglia di contribuire al lavoro di Michael Page International. Spiega perché sei interessato a questo specifico ruolo e come le tue esperienze passate ti rendono il candidato ideale. Non essere timido: condividi le tue ambizioni e la tua visione per il futuro!
Includi risultati quantificabili:Quando parli delle tue esperienze lavorative precedenti, cerca di includere risultati quantificabili che dimostrino il tuo impatto. Ad esempio, puoi dire che hai aumentato l'efficienza di un'analisi del 20% o che hai contribuito a un progetto che ha portato a un aumento del fatturato del 15%. Metriche del genere catturano sempre l'attenzione dei recruiter!
Mostra il tuo approccio alla risoluzione dei problemi:La data science è tutta una questione di risolvere problemi complessi. Utilizza il tuo CV e la tua lettera motivazionale per descrivere come hai affrontato sfide specifiche in progetti precedenti. Ti consigliamo di includere un breve case study o un esempio pratico dei tuoi risultati per davvero colpire i selezionatori di Michael Page International. Mostra loro come pensi e come apprendi!
Come prepararti a un colloquio di lavoro presso Michael Page International
✨Brilla con il tuo Portafoglio
Porta con te un portfolio che mostri i tuoi progetti di data science. Includi studi di caso dettagliati e le tecniche che hai utilizzato, come l'analisi dei dati, il machine learning o la visualizzazione. In questo modo possiamo dimostrare concretamente il nostro problema-solving e le nostre competenze tecniche, che sono fondamentali in questo campo!
✨Preparati a Domande Tecniche
Aspettati domande tecniche in merito a statistica, machine learning e linguaggi di programmazione come Python o R. Potrebbero chiederti di spiegare modelli specifici o di analizzare un dataset sul momento. Rinfreschiamo insieme le nozioni di base e prepariamoci a dimostrare le nostre competenze pratiche.
✨Mostra la tua Curiosità
Le aziende cercano candidati che mostrino voglia di apprendere e crescita professionale. Durante l'intervista, parliamo delle tendenze attuali nel settore e dimostriamo il nostro interesse per l'innovazione nel campo della data science. Questo non solo ci farà apparire proattivi, ma metterà anche in evidenza la nostra motivazione.
✨Comunica Chiaramente i Tuoi Risultati
Essere bravi con i dati è fondamentale, ma sapere come comunicarli è altrettanto importante. Durante l'intervista, cerca di essere chiaro e conciso mentre parli dei tuoi risultati. Usa esempi specifici per dimostrare come le tue analisi abbiano avuto un impatto positivo in progetti passati. In questo modo possiamo evidenziare le nostre capacità comunicative, fondamentali per un ruolo a tempo pieno.
