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Growth Data

Pubblicato il 02-10-2026 - ENGIE Group in Italia

Sviluppo Aziendale / Commerciale / Marketing

Qualifiche, competenze e l'esperienza necessaria per questo ruolo sono disponibili nella descrizione completa riportata di seguito.
Chi è ENGIE:
ENGIE mette al centro delle sue attività (elettricità, gas naturale, efficientamento energetico e servizi) lo sviluppo sostenibile, per far fronte alle sfide della transizione energetica verso una low carbon economy: accesso ad un'economia sostenibile, mitigazione e adattamento al cambiamento climatico e ottimizzazione delle risorse.

Chi cerchiamo?
Stiamo cercando una risorsa da inserire con il ruolo di Growth Data & Insight Expert che si unisca al nostro team Digital & Business Development come punto di riferimento unico per i dati di crescita del business. È una figura autonoma e versatile, capace di gestire in modo indipendente l'intero ciclo del dato: dall'implementazione e modellazione dei dataset fino alla produzione di insight azionabili per il business, appoggiandosi alle infrastrutture dati aziendali esistenti e sfruttando l'AI come leva di efficienza. Sarà un ruolo end-to-end:



cerchiamo una persona in grado di lavorare in autonomia, con resistente capacità di prioritizzazione e orientamento al risultato.

Lavorerai presso il nostro ufficio di Milano, all'interno della Global Business Unit "Supply & Energy Management"(S&EM;).

Lo scopo di questa GBU è supportare lo sviluppo di nuovi asset rinnovabili e delle attività di fornitura (sia B2B che B2C). L’ambizione è molto importante: crescere del 60% nella fornitura di energia elettrica entro il 2030 e triplicare il volume di elettricità verde venduta

1. Gestione e integrazione dei dati

-
- Costruire e mantenere dataset e modelli dati a supporto delle attività di growth, sfruttando le piattaforme e l'infrastruttura dati aziendali già disponibili
- Integrare e armonizzare i dati provenienti da fonti diverse (CRO, Media, CRM, web analytics) in una visione unificata
- Garantire la qualità, la coerenza e l'affidabilità dei dati ut

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