Quantitative Analyst/Data Scientist-Energy-Milano Centro
Pubblicato il 16-09-2026 - Michael Page International in Varese
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
Buoni pasto 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