Data Science Engineer (f/m/d)

enmacc ist Europas größter außerbörslicher Handelsplatz für Energie- und Umweltkommoditäten. Wir gestalten den Energiehandel neu, indem wir Geschwindigkeit, Transparenz und Einfachheit in einen Markt bringen, der lange auf veraltete Prozesse angewiesen war. Unsere Plattform ermöglicht es über 600 Unternehmen und 2.200 Fachleuten, Strom, Gas, Herkunftsnachweise, Emissionszertifikate und Wetterderivate schnell, sicher und effizient zu handeln. Sie wird von Energieversorgern, Handelsunternehmen, Industrieunternehmen und kommunalen Versorgungsunternehmen genutzt und schafft ein lebendiges Netzwerk von Marktteilnehmern. Durch den Beitritt zu enmacc erhalten sie Zugang zu mehr Möglichkeiten, besserer Liquidität und den Werkzeugen, um die Energiewende zu beschleunigen. Etwas, dem wir uns tief verpflichtet fühlen. Gegründet im Jahr 2016, ist enmacc ein schnell wachsendes Scale-up mit einem Team von über 100 Personen, das sich über Europa verteilt. Wir sind leidenschaftlich an Energie, Technologie und dem Aufbau von etwas interessiert, das einen echten Einfluss hat. Wenn Sie von klugen Menschen, sinnvollen Arbeiten und einem dynamischen Umfeld begeistert sind, laden wir Sie ein, Ihre Bewerbung unten einzureichen.

Ihre Mission: Schließen Sie sich uns an, um den internationalen Energiehandelsmarkt zu revolutionieren und hinterlassen Sie Ihren Stempel bei der Neugestaltung der Arbeitsweise von Energiehändlern! Wir suchen ehrgeizige Data Science Ingenieure, die die Gelegenheit nutzen möchten, eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Intelligenz bei enmacc zu spielen, indem sie hochwirksame Produkte entwickeln, die durch maschinelles Lernen und LLMs unterstützt werden. Sie berichten direkt an den Leiter der Plattform und arbeiten eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammen, um Möglichkeiten zur Einführung von Intelligenz in den Energiehandelsmarkt zu identifizieren. Ihr Fokus liegt darauf, bestehende Implementierungen von maschinellem Lernen zu verbessern, Chancen für ML und GenAI zu identifizieren und Initiativen im Bereich Data Science zu leiten, um sowohl individuelles als auch teamorientiertes Wachstum innerhalb des Engineerings zu fördern.

Ihre Verantwortlichkeiten / Was Sie tun werden:

• Führen Sie bahnbrechende Initiativen im Bereich maschinelles Lernen bei enmacc an und setzen Sie die Richtung fest, wie fortschrittliche KI-Technologien, wie LLMs und Generative AI, die Zukunft des Energiehandels und darüber hinaus gestalten.
• End-to-End-Verantwortung für Data Science-Produkte, die den gesamten technischen Workflow und damit verbundene Projektmanagementverantwortlichkeiten umfassen - Sie erhalten ein hohes Maß an Autonomie und die Verantwortung, die damit einhergeht.
• Identifizieren Sie gängige Anwendungsfälle für ML und entwickeln Sie Modelle, die von Ingenieuren „Out of the Box“ verwendet werden können.
• Ermöglichen Sie die Integration von Generative AI-Modellen, wie z.B. solche für die natürliche Sprachintegration, die es Entwicklungsteams ermöglichen, diese Fähigkeiten zu integrieren, ohne umfangreiche ML-Expertise zu benötigen.
• Stellen Sie den Kunden/Nutzer Ihres Data Science-Produkts in den Mittelpunkt Ihrer Produktentwicklung - arbeiten Sie eng mit den kommerziellen Teams zusammen, um die Bedürfnisse unserer Kunden tief zu verstehen und Data Science-Produkte abzuleiten, die echten Wert liefern.
• Vertreten Sie die Grundlagen der Data Science in den Entwicklungs- und Produktabteilungen.
• Organisieren Sie Wissensaustausch, um gemeinsam als Team zu wachsen und zu gewinnen.
• Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Plattform-, Produkt- und Engineering-Teams.

Ihr Profil / Was Sie benötigen:

• Exzellenter akademischer Hintergrund in einem quantitativen Bereich wie Informatik, Ingenieurwesen, Wirtschaft usw.
• Starke Kenntnisse in Python und spezialisierten ML-Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Starke Vertrautheit mit Generative AI, einschließlich Erfahrung mit verschiedenen großen Sprachmodellen, Embeddings, Vektordatenbanken und Bibliotheken wie LangChain oder Llamaindex zur Erstellung und Bereitstellung von GenAI-Systemen.
• Solides Verständnis der Vor- und Nachteile verschiedener ML-Algorithmen (einschließlich Kenntnisse über Deep Learning-Modelle).
• Erfahrung im Umgang mit relationalen/NoSQL-Datenbanken (z.B. Postgres, MySQL, DynamoDB).
• Erfahrung im Umgang mit Docker, AWS-Diensten (z.B. S3, Athena, Glue, Cloudformation, Bedrock).
• Erfahrung in der Bereitstellung, Wartung und Aktualisierung von Modellen in der Produktion sowie im Tracking von Experimenten unter Verwendung eines MLOps-Ansatzes.
• Erfahrung in der End-to-End-Arbeit (von der Ideenfindung bis zur Bereitstellung), um produktionsbereite Datenprodukte zu liefern.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Geschäftspartnern.
• Fähigkeit, autonom und ergebnisorientiert zu arbeiten.

Unser Angebot / Was Sie erhalten:

• Teil eines unterstützenden, hartnäckigen, neugierigen und unterhaltsamen Kultur!
• Kleine Teams von hochqualifizierten Entwicklern.
• Hohe Autonomie und Arbeit mit einem modernen Tech-Stack: Java, Kotlin, Spring Boot, Amazon Web Services, Infrastructure As Code, Angular, Typescript, Cypress, Docker, Gitlab, Intellij IDEA.
• Unsere Rapid Prototyping Days und Level Up Days, um neue Technologien zu erkunden und Ihre Ideen zu prototypisieren.
• Beitritt zu einem etablierten Start-up im SaaS/Energiebereich.
• Unternehmerische Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien.
• Moderne Büroräume im Herzen von München.
• State-of-the-art Hardware und Software.
• Diverse, internationale Teams, die Unterschiede feiern.
• Kostenlose Getränke, Obst und Kaffee sowie spezielle Fitnessangebote.
• Hybrides Arbeitsmodell, das es Ihnen ermöglicht, Büroarbeit mit Homeoffice zu kombinieren.
• Deutschkurse.
• Fitnessstudio-Mitgliedschaftszuschuss.
• Deutschland Job Ticket.
• Lernen & Entwicklung: ein persönlicher Entwicklungsplan sowie ein speziell zugewiesenes Budget und 5 zusätzliche Tage Urlaub zur Förderung Ihrer persönlichen und beruflichen Entwicklung.
• Umzugshilfe für internationale Kandidaten.
• Hunde-freundliches Büro.

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