Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle quantitative Risikoanalysen und führe Simulationen zur Entscheidungsunterstützung durch.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im Bereich Energiehandel mit internationalem Team.
- Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, Gesundheitsangebote und persönliche Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Risikomanagements in einem dynamischen Umfeld.
- Gewünschte Qualifikationen: Master oder PhD in einem quantitativen Fachgebiet und starke Python-Kenntnisse.
- Andere Informationen: Flache Hierarchien und Raum für eigene Ideen in einem modernen Arbeitsumfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € 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 Kundenunternehmen 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 Datenwissenschaft erkunden - und die nützlichsten Ideen in unsere Produktionslandschaft einbringen.
- Junioren, Werkstudenten und Praktikanten betreuen und ihnen helfen, ihre quantitativen, programmiertechnischen und geschäftlichen Fähigkeiten zu entwickeln.
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 aus dem 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 Science Engineer (M/W/D) Arbeitgeber: E.ON Energy Markets GmbH
Kontaktperson:
E.ON Energy Markets GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Science Engineer (M/W/D)
✨Tipp Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit Freunden, ehemaligen Kollegen oder Kommilitonen über die Stelle. Oftmals erfährt man durch persönliche Kontakte von offenen Positionen, die nicht öffentlich ausgeschrieben sind.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du häufige Fragen und technische Herausforderungen übst. Wir empfehlen, Mock-Interviews zu machen, um dein Selbstbewusstsein zu stärken und deine Antworten zu verfeinern.
✨Tipp Nummer 3
Zeige deine Leidenschaft für Data Science! Bring Beispiele aus deinen bisherigen Projekten mit, die deine Fähigkeiten in Python und Datenanalyse demonstrieren. Das wird dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem hast du die Möglichkeit, mehr über unser Team und die Unternehmenskultur zu erfahren.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Science Engineer (M/W/D)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns deine Persönlichkeit! Verwende eine authentische Sprache und lass deine Leidenschaft für Data Science und quantitative Risikomodelle durchscheinen.
Mach es klar und prägnant: Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Vermeide zu viele technische Details, die nicht relevant sind, und konzentriere dich darauf, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Stelle passen.
Betone deine Teamfähigkeit: Da wir in einem internationalen und kollaborativen Team arbeiten, ist es wichtig, dass du deine Erfahrungen im Team hervorhebst. Zeige, wie du in der Vergangenheit mit anderen zusammengearbeitet hast, um Probleme zu lösen.
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
Stelle sicher, dass du die Technologien und Tools, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, gut verstehst. Insbesondere Python und Azure sind entscheidend. Übe ein paar einfache Projekte oder Simulationen, um dein Wissen zu festigen.
✨Bereite dich auf technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu quantitativen Modellen und Datenanalysen. Sei bereit, deine Erfahrungen mit Monte Carlo-Simulationen oder ML-Techniken zu erläutern. Es kann hilfreich sein, Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit parat zu haben.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da du komplexe Konzepte erklären musst, übe, wie du technische Informationen einfach und klar kommunizieren kannst. Denke daran, dass du möglicherweise mit nicht-technischen Stakeholdern sprichst, also halte es verständlich!
✨Zeige Teamgeist und Eigenverantwortung
Betone deine Fähigkeit, in einem interdisziplinären Team zu arbeiten und Verantwortung zu übernehmen. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich in einem Team gearbeitet hast oder eine Initiative ergriffen hast, um ein Projekt voranzubringen.