Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle quantitative Risikomodelle und führe Simulationen zur Entscheidungsunterstützung durch.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich quantitative Risikoanalyse mit internationalem Team.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Gesundheitsangebote, persönliche Entwicklung und moderne Arbeitsumgebung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Risikomanagements in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Fachgebiet und starke Python-Kenntnisse.
- Andere Informationen: Flache Hierarchien und hervorragende Karrierechancen in einem kooperativen Team.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Data Engineer für quantitative Risikoanalyse und Bewertungsmanagement - Python & Azure (f/m/d)
Verantwortlichkeiten
- Arbeiten in einem hochqualifizierten, kollaborativen, internationalen und unterhaltsamen Team, das im Herzen von E sitzt.
- Gestalten der quantitativen Risikomanagementfunktion für ein schnell wachsendes Handelsportfolio, das Strom, Gas, Optionen, komplexe Finanz- und physische Derivate sowie strukturierte Kundenprojekte umfasst.
- Entwerfen und Durchführen von Monte-Carlo- und Szenariosimulationen (z.B. für P&L, Exposition, Stress- und Was-wäre-wenn-Analysen), um die Entscheidungsfindung auf Transaktions-, Portfolio- und Geschäftsebene zu unterstützen.
- Implementieren von Modellen und Analysen in Python als Teil eines modernen cloud-nativen Stacks (z.B. Azure, containerisierte Dienste, Snowflake-basierte Datenplattform), unter Beachtung von Clean-Code- und DevOps-Praktiken (Git, CI/CD, Testing).
- Verwenden und Weiterentwickeln datengestützter und ML-inspirierter Ansätze (z.B. Zeitreihenmodelle, baumbasierte Modelle, Regularisierung, Merkmalsengineering), wo sie einen Mehrwert für das Risikomanagement und die Preisgestaltung bieten.
- Eng mit Handel, Markt- und Kreditrisiko, Finanzen und Technik in agilen Projekten zusammenarbeiten, um reale Geschäftsprobleme zu lösen und greifbaren Wert zu liefern.
- Komplexe quantitative Konzepte in klare, umsetzbare Botschaften für leitende, nicht-technische und exekutive Stakeholder übersetzen und kontinuierlich neue Methoden und Forschungen im Risikomodellierung, quantitative Finanzen und Data Science erkunden - und die nützlichsten Ideen in unsere Produktionslandschaft einbringen.
- Juniors, Werkstudenten und Praktikanten betreuen und ihnen helfen, ihre quantitativen, programmiertechnischen und geschäftlichen Fähigkeiten auszubauen.
Was Sie mitbringen
- Ein Master- oder Doktortitel in einem quantitativen Bereich (Mathematik, Physik, Statistik, Finanzmathematik, Informatik, Ingenieurwesen oder ähnlich).
- 3+ Jahre Erfahrung in quantitativer Risikomodellierung, Bewertung oder Preisgestaltung - Erfahrung im Energiemarkt ist ein großer Vorteil, aber wir sind auch offen für Kandidaten aus anderen Anlageklassen mit echtem Interesse an Strom und Gas.
- Starke Python-Kenntnisse und Erfahrung mit dem wissenschaftlichen Stack (NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn oder ähnlich). Praktische Erfahrung mit datengestützten / ML-Techniken zur Prognose, Szenarienerzeugung oder Modellkalibrierung ist von Vorteil.
- Erfahrung im Umgang mit Datenbanken und Cloud-/Datenplattformen (SQL, Snowflake, Azure oder ähnlich) ist von Vorteil.
- Eine selbstmotivierte, praktische Denkweise: Sie genießen es, Verantwortung zu übernehmen, in funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten und Themen von der Idee bis zur Umsetzung in einem dynamischen Umfeld voranzutreiben.
- Pair Coding, Code Reviews.
- Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch (Deutsch und Italienisch sind von Vorteil) und die Fähigkeit, komplexe Themen für Nicht-Quants zu erklären.
Um Sie motiviert und gesund zu halten, bieten wir Ihnen folgende Vorteile:
- Flexibilität: hybrides Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten, Sabbatical oder zusätzliche Urlaubsmöglichkeiten für eine gute Work-Life-Balance.
- Arbeiten im Ausland: bis zu 20 Tage im europäischen Wirtschaftsraum.
- Flache Hierarchien: interdisziplinärer und sehr kooperativer Arbeitsstil, der Raum für eigene Ideen bietet.
- Modernes Arbeitsumfeld: Arbeitsplatz nach digitalen und ergonomischen Standards.
- Persönliches Wachstum: lebenslanges unabhängiges Lernen mit einer breiten Palette von Möglichkeiten, mit neuester Technologie und modernsten Schulungen zu arbeiten.
- Familienservice-Unterstützung: Dienstleistungen in den Bereichen Kinderbetreuung, Ferienbetreuung, Pflegeunterstützung oder Alltagsassistenz.
- Ernährung & Gesundheit: große Auswahl an frischen Mahlzeiten und Getränken in unserem subventionierten Bistro und der Kantine sowie verschiedene Gesundheitsangebote (z.B. Physiotherapie, Grippeschutzimpfungen, psychische Gesundheit).
- Unternehmensvorteile: Mitarbeiterbeteiligungsprogramm, Altersvorsorge, Mitarbeiterrabatte, spezielle Versicherungen (und vieles mehr).
- Zentrale Lage: sehr gute Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, kostenlose Parkplätze und Ladestationen für E-Fahrzeuge.
- Individuelle Mobilität: Leasing von Privatfahrzeugen und Fahrrädern.
Inklusion
Uns ist wichtig, Menschen mit Behinderung ein faires Bewerbungsverfahren zu ermöglichen, in dem sie ihr Bestes zeigen können. Wenn es Ihnen nicht möglich ist, sich online zu bewerben und Sie stattdessen mit jemandem sprechen möchten, kontaktieren Sie bitte Ihren lokalen Recruiter.
Data Engineer (m/w/d)* Data Science Arbeitgeber: E.ON Energy Markets GmbH
Kontaktperson:
E.ON Energy Markets GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d)* Data Science
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über die Stelle, die dich interessiert. Oftmals können persönliche Empfehlungen den entscheidenden Unterschied machen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du die Möglichkeit hast, an Veranstaltungen oder Meetups teilzunehmen, nutze sie, um Kontakte zu knüpfen und mehr über die Branche zu erfahren.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtigen Leute erreicht und du die neuesten Informationen über offene Stellen erhältst.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d)* Data Science
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also sei authentisch in deiner Bewerbung. Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert, Teil unseres Teams zu werden.
Betone deine Erfahrungen: Erzähle uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen, die relevant für die Position sind. Besonders deine Kenntnisse in Python und quantitativen Modellen sollten klar hervorgehoben werden.
Mach es klar und prägnant: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache und vermeide Fachjargon, wenn du nicht sicher bist, dass wir ihn verstehen. Wir schätzen Klarheit!
Bewirb dich über unsere Website: Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei E.ON Energy Markets GmbH vorbereitest
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stell sicher, dass du die Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Insbesondere Python, Azure und die wissenschaftlichen Bibliotheken wie NumPy und pandas sollten dir vertraut sein. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen damit hast.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten in der quantitativen Risikoanalyse und Modellierung demonstrieren. Sei bereit, diese Beispiele zu erläutern und zu zeigen, wie du Probleme gelöst hast, um den Interviewern einen klaren Eindruck von deinem Können zu vermitteln.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du komplexe quantitative Konzepte erklären musst, übe, wie du technische Informationen einfach und verständlich präsentieren kannst. Denke daran, dass du möglicherweise mit nicht-technischen Stakeholdern sprichst, also halte deine Erklärungen klar und prägnant.
✨Zeige Teamgeist und Eigenverantwortung
Betone deine Fähigkeit, in cross-funktionalen Teams zu arbeiten und Verantwortung zu übernehmen. Bereite dich darauf vor, Beispiele zu nennen, wo du Initiative ergriffen hast, um Projekte voranzutreiben oder anderen zu helfen, insbesondere in einem agilen Umfeld.