Transizione green, cambia il lavoro: ingegneri e data scientist più richiesti

La transizione energetica accelera e il mondo del lavoro cambia volto. Tra le figure future più gettonate: data scientist e ingegneri

Transizione energetica, rivoluzione green e obiettivi climatici sempre più ambiziosi: sono queste le parole che regolano il nuovo mercato, dove a essere protagonisti sono proprio i cittadini. Le città e i quartieri si trasformano: le case diventa più smart, i consumi più intelligenti e la qualità della vita migliore. La spinta del Superbonus 110% e la tariffa incentivante per l’energia auto consumata rappresentano i tasselli che proiettano il nostro Paese in una vera e propria rivoluzione energetica.

“La digitalizzazione dell’energia – dichiara Davide Boati, Executive Director del brand Hunters di Hunters Group, società di ricerca e selezione di personale altamente qualificato – è l’applicazione di una tecnologia intelligente in grado di massimizzare l’efficienza degli impianti. Tuttavia, l’applicazione dell’IoT applicato a termostati e caldaie, ma anche alla rete elettrica domestica, cominciando dall’illuminazione, richiede competenze di analisi di dati molto importanti. I data scientist e data engineer sono tra le figure professionali più importanti per le società energetiche in questa fase; difficili da reperire sul mercato proprio per la carenza di figure poliedriche, con una visione a 360 gradi del valore aggiunto che i numeri possono apportare in azienda”.

Il data scientist può essere è la figura professionale che gestisce i Big Data e ne trae informazioni rilevanti per le diverse necessità aziendali: strategie di business, di marketing e di vendita, definizione di nuovi prodotti e servizi. Il profilo dovrà avere conoscenza di modelli matematico-statistici e algoritmi (soprattutto di machine learning) e dei linguaggi di programmazione necessari per implementarli, come R o Python. Deve avere competenze di business intelligence, di semantica, di ontologie per la gestione delle informazioni, di metodi e tecnologie per la gestione di progetti data-driven innovativi, di machine learning.

Una laurea avanzata in statistica, scienze dell’informazione e matematica o informatica, è solitamente richiesta per questo tipo di posizione, gli anni di esperienza sopra i 3 sono molto apprezzati per le società operanti in ambito energetico. Questa figura professionale deve saper analizzare e interpretare i dati a disposizione di una o più funzioni aziendali con l’obiettivo di prevederne l’evoluzione e i trend, generando un vantaggio competitivo, creare nuovi modelli di business e, quindi, orientare la strategia della società, in particolar modo delle vendite e della custode service.

Sono figure che hanno maturato grandi competenze in ambito digital e nello specifico big data, conoscenza di strumenti di data analytics e di data visualization. Ma servono anche forte sensibilità e orientamento al business, problem-solving e capacità relazionali. “Date per assodate le competenze tecniche– aggiunge Davide Boati – a fare davvero la differenza è la capacità di pensare e, quindi, operare da manager. Il che comporta non solo capacità di analisi, ma anche di interlocuzione con i piani alti delle aziende. Le retribuzioni medie di questi profili si posizionano su una retribuzione annua lorda variabile tra i 40.000 e i 55.000 euro”.

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