Wirtschaftsingenieurin als Domain Data Engineer - Machine-Learning-Lifecycle Energiewende (w/m/d)

„Getting grip on the data topic“ – Ich gestalte bei 50Hertz das Next Generation Control Center Ecosystem für eine erfolgreiche Energiewende. In dieser Rolle arbeite ich gemeinsam mit anderen Datenspezialist*innen an der Weiterentwicklung unserer Datenintegrationsprozesse für ein sicheres und stabiles Stromnetz. Mein Schwerpunkt liegt auf dem Design, der Implementierung und dem Betrieb (teil-) automatisierter Data Pipelines, die unsere Kernprozesse mit konsistenten und qualitativ hochwertigen Daten versorgen. Dabei bringe ich meine Erfahrung in die Weiterentwicklung einer einheitlichen Datenstrategie ein und gestalte Datenflüsse, die für die Systemführung von morgen entscheidend sind. Gemeinsam managen wir hochkomplexe Datenstrukturen innerhalb des Übertragungsnetzes und unterstützen so die Umsetzung unseres Ziels: „100 Prozent bis 2032: Bezahlbare Energie für eine starke Wirtschaft“.

Meine Aufgaben:

• Ich entwickle (Daten-) Produkte in der Domäne Forecasting and Planning Data kontinuierlich weiter und verantworte deren Betrieb.
• Ich stelle qualitätsgesicherte Prognoselieferungen und Hochrechnungen für unsere Folgeprozesse zur Verfügung und bereite Daten für deren Veröffentlichung vor.
• Ich arbeite eng mit den Fachspezialist*innen der Systemführung zusammen, um interne und externe Datenanforderungen zu analysieren und zu integrieren.
• Ich wirke an Komponenten im Machine-Learning-Lifecycle mit, z. B. in den Bereichen Inferenz, Validierung von Eingangsdaten und Qualitätsmonitoring.
• Ich entwickle bestehende Datenintegrationsprozesse, Methoden und Vorgehensmodelle im Domain Data Engineering weiter.
• Ich habe die Möglichkeit in nationalen und europäischen Gremien sowie Arbeitsgruppen aktiv mitzuwirken.

Meine Kompetenzen:

• Ich verfüge über ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Elektrotechnik, Energietechnik, regenerative / erneuerbare Energien, Wirtschaftsingenieurwesen oder in einem vergleichbaren Studiengang.
• Ich habe Interesse an komplexen Datenflüssen und deren Zusammenhang mit elektrotechnischen Grundlagen.
• Ich schätze konstruktiven Austausch und Zusammenarbeit, klare Kommunikation sowie eine offene Feedback- und Fehlerkultur mit Teamkolleg*innen und Stakeholdern.
• Ich verfüge über mindestens gute Kenntnisse in Python und SQL.
• Ich habe Erfahrung mit gängigen Entwicklungsmethoden und -werkzeugen (z. B. Git, Testing-Frameworks, Code Reviews).
• Ich verfüge über verhandlungssichere Deutschkenntnisse (C1) sowie fließende Englischkenntnisse (B2) in Wort und Schrift.

Kein Muss, aber von Vorteil:

• Ich bringe Kenntnisse in der Entwicklung und Bereitstellung von Daten- und Prognosemodellen mit.
• Ich habe Erfahrung im Umgang mit dem Common Information Model (CIM) im Common Grid Model Exchange Standard (CGMES) sowie mit UCTE-Datenformaten.
• Ich habe Erfahrung mit ELT/ETL-Frameworks, CI/CD, Deployment im Kubernetes Umfeld mit Azure, Docker Containern sowie Streaming-Architekturen und Technologien wie Apache Kafka.
• Ich verfüge über Kenntnisse in der Anwendung von Tools zur Sicherstellung von Codequalität.
• Idealerweise habe ich Erfahrung mit Lastflussrechnungen und Netzanalysen in elektrischen Netzen, z. B. mit PowerFactory, pandapower, Integral oder Neplan.

Flexikompass - so flexibel ist diese Stelle:

• Arbeitszeit: 37 Wochenstunden (Vollzeit).
• Flexible Arbeitszeiten mit Langzeitkonto zur Unterstützung der Work-Life-Balance.
• Die Zahl der Gleittage ist nicht begrenzt.
• Keine Kernarbeitszeit.
• Mobiles Arbeiten (auch von zuhause) möglich.