Forecasting & Energy Data Analyst

Repower Italia; Lombardia; Sur place; EUR 50 000 - 75 000; Plein temps

Résumé du poste

Repower Italia è alla ricerca di un Forecasting & Energy Data Analyst per rafforzare il team Middle Office della Direzione Trading. Verrà coinvolto nello sviluppo di previsioni per produzione rinnovabile e consumi energetici, lavorando con dati energetici, meteorologici e di mercato.

La risorsa trasformerà l’analisi degli errori previsionali in indicazioni pratiche per migliorare modelli e processi, monitorando KPI e proponendo miglioramenti ai modelli esistenti.

Qualifications

• 2–5 anni di esperienza nel forecasting energetico, preferibilmente rinnovabili o domanda.
• Analisi di serie temporali e grandi dataset.
• Conoscenza Python per data analysis e modellistica (pandas, NumPy, scikit-learn).
• Buona conoscenza SQL ed Excel.
• Familiarità con tecniche statistiche e ML applicate al forecasting.
• Laurea magistrale in discipline STEM o quantitativo.

Responsabilités

• Elaborare e monitorare previsioni di produzione da impianti fotovoltaici ed eolici e consumi.
• Integrare dati storici e real time, condizioni meteorologiche e caratteristiche tecniche.
• Analizzare scostamenti tra previsione ed effettivo, individuando cause.
• Rilevare anomalie, indisponibilità e problemi di qualità del dato.
• Monitorare KPI (MAE, RMSE, MAPE/WAPE, Bias).
• Backtesting e confronto modelli/metodologie e fornitori previsionali.
• Sviluppare dashboard e report e proporre nuove variabili per aumentare l’accuratezza.

Connaissances

Forecasting energy

Time series analysis

Python

SQL

Excel

Statistics

Machine learning

Data analysis

Formation

Master's degree in STEM or quantitative field

Outils

Python (pandas, NumPy)

SQL

Excel

Tableau

Power BI

APIs

Cloud/data platform

Description du poste

Per il team Middle Office della Direzione Trading cerchiamo un/una Forecasting & Energy Data Analyst con esperienza nel settore energetico.

La persona contribuirà allo sviluppo e al miglioramento delle previsioni relative alla produzione da fonti rinnovabili e ai consumi di energia elettrica e gas dei clienti. La nuova risorsa lavorerà con dati energetici, meteorologici e di mercato, trasformando l’analisi degli errori previsionali in indicazioni concrete per migliorare modelli e processi.

Principali responsabilità:

• Elaborare e monitorare le previsioni di produzione di impianti fotovoltaici ed eolici e di consumo di energia elettrica e gas.
• Integrare dati storici e real time, informazioni meteorologiche, caratteristiche tecniche degli impianti e indicazioni dei clienti.
• Analizzare gli scostamenti tra valori previsti ed effettivi, individuandone le cause.
• Rilevare anomalie, indisponibilità, curtailment, problemi di qualità del dato e comportamenti di consumo atipici.
• Monitorare le performance tramite KPI quali MAE, RMSE, MAPE/WAPE e Bias.
• Svolgere attività di backtesting e confrontare modelli, metodologie e provider previsionali.
• Sviluppare dashboard e report e proporre nuove variabili o soluzioni per aumentare l’accuratezza delle previsioni.

Requisiti richiesti:

• 2–5 anni di esperienza nel forecasting energetico, preferibilmente sulla produzione rinnovabile o sulla domanda.
• Solide competenze nell’analisi di serie temporali e di dataset di grandi dimensioni.
• Buona conoscenza di Python per data analysis e modellistica, incluse librerie come pandas, NumPy e scikit-learn.
• Buona conoscenza di SQL e ottima padronanza di Excel.
• Familiarità con tecniche statistiche e di machine learning applicate al forecasting.
• Laurea magistrale in discipline STEM o in un percorso a forte contenuto quantitativo.

Costituiscono un plus:

• Esperienza con XGBoost, LightGBM, modelli di regressione e time-series forecasting.
• Conoscenza di Tableau o Power BI, API meteorologiche, Numerical Weather Prediction, ambienti cloud e data platform.
• Conoscenza del mercato elettrico italiano, degli impianti fotovoltaici ed eolici, delle curve di carico e dei processi di scheduling, nomination e sbilanciamento.

Il profilo ideale:

Cerchiamo una persona con mentalità quantitativa, curiosità per il funzionamento fisico ed economico del sistema energetico e interesse ad approfondire le cause degli errori previsionali. Completano il profilo problem solving, autonomia, attenzione alla qualità del dato, comunicazione chiara e capacità di collaborare con funzioni operative, commerciali e IT/Data.