Data Science Engineer (f/m/d)

Data Science Engineer (f/m/d)

München Vollzeit 43200 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Homeoffice möglich
Enmacc

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Leite innovative Machine Learning Projekte und forme die Zukunft des Energiehandels.
  • Unternehmen: enmacc ist Europas größter OTC-Handelsplatz für Energie- und Umweltgüter.
  • Vorteile: Genieße flexible Arbeitszeiten, modernes Büro und zahlreiche Unternehmensvorteile.
  • Weitere Informationen: Wir bieten ein hundefreundliches Büro und Unterstützung bei der Relocation für internationale Bewerber.
  • Warum dieser Job: Gestalte mit uns die Energiezukunft und arbeite in einem dynamischen, unterstützenden Team.
  • Qualifikationen: Starke Kenntnisse in Python und ML-Bibliotheken sowie Erfahrung mit Generative AI erforderlich.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.

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 einzureichen.

Ihre Mission: Schließen Sie sich uns an, um den internationalen Energiehandelsmarkt zu revolutionieren und hinterlassen Sie Ihren Eindruck bei der Neugestaltung der Arbeitsweise von Energiehändlern! Wir suchen ehrgeizige Data Science Engineers, 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 Head of Platform und arbeiten eng mit Produkt- und Engineering-Teams zusammen, um Möglichkeiten zur Einführung von Intelligenz in den Energiehandelsmarkt zu identifizieren.

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.
  • Übernehmen Sie die End-to-End-Verantwortung für Datenwissenschaftsprodukte, die den gesamten technischen Workflow und die damit verbundenen Projektmanagementaufgaben 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, die es Entwicklungsteams ermöglichen, diese Fähigkeiten zu integrieren, ohne umfangreiche ML-Expertise zu benötigen.
  • Stellen Sie den Kunden/Nutzer Ihres Datenwissenschaftsprodukts in den Mittelpunkt Ihrer Produktentwicklung - arbeiten Sie eng mit den kommerziellen Teams zusammen, um die Bedürfnisse unserer Kunden tief zu verstehen und Datenwissenschaftsprodukte abzuleiten, die echten Wert liefern.
  • Vertreten Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft 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 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.

Haben Sie Energie? Schließen Sie sich uns an!

Enmacc

Kontaktdaten:

Enmacc Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Science Engineer (f/m/d) erhalten könnten

Tipp Nummer 1

Netzwerke sind entscheidend! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Energie- und Datenwissenschaftsbranche in Kontakt zu treten. Suche nach Gruppen oder Veranstaltungen, die sich auf Machine Learning und Generative AI konzentrieren, um wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Tipp Nummer 2

Bleibe über aktuelle Trends in der Energiebranche und im Bereich Machine Learning informiert. Verfolge relevante Blogs, Podcasts und Webinare, um dein Wissen zu erweitern und interessante Gesprächsthemen für Interviews zu haben.

Tipp Nummer 3

Praktische Erfahrung ist Gold wert! Arbeite an eigenen Projekten oder beteilige dich an Open-Source-Projekten, die sich mit Machine Learning und Generative AI befassen. Dies zeigt nicht nur deine Fähigkeiten, sondern auch dein Engagement für das Fachgebiet.

Tipp Nummer 4

Bereite dich darauf vor, deine technischen Fähigkeiten in einem Vorstellungsgespräch zu demonstrieren. Übe Coding-Challenges und technische Fragen, die sich auf Python, ML-Bibliotheken und Datenbankmanagement beziehen, um sicherzustellen, dass du bereit bist, dein Wissen unter Beweis zu stellen.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Science Engineer (f/m/d) mit Bravour zu bestehen

Starke Kenntnisse in Python
Erfahrung mit ML-Bibliotheken (z.B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
Vertrautheit mit Generative AI und großen Sprachmodellen
Kenntnisse in der Arbeit mit relationalen/NoSQL-Datenbanken (z.B. Postgres, MySQL, DynamoDB)
Erfahrung mit Docker und AWS-Diensten (z.B. S3, Athena, Glue)
Fähigkeit zur Implementierung und Wartung von Modellen in Produktionsumgebungen
Kenntnisse im MLOps-Ansatz zur Verfolgung von Experimenten

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Unternehmensmission:Informiere dich über enmacc und deren Ziel, den internationalen Energiemarkt zu revolutionieren. Zeige in deiner Bewerbung, dass du ihre Mission verstehst und wie du dazu beitragen kannst.

Hebe relevante Erfahrungen hervor:Betone deine Erfahrungen mit maschinellem Lernen, Generative AI und den spezifischen Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden. Stelle sicher, dass du konkrete Beispiele für deine bisherigen Projekte und Erfolge gibst.

Individualisiere dein Anschreiben:Gestalte dein Anschreiben so, dass es auf die spezifischen Anforderungen der Stelle zugeschnitten ist. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen direkt zur Rolle des Data Science Engineers passen.

Prüfe deine Unterlagen sorgfältig:Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf und dein Anschreiben klar strukturiert und professionell sind.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Enmacc vorbereitet

Verstehe die Branche

Informiere dich über den Energiemarkt und die aktuellen Trends in der Energiehandelsbranche. Zeige im Interview, dass du die Herausforderungen und Chancen verstehst, die mit dem Handel von Energie und Umweltgütern verbunden sind.

Technische Fähigkeiten demonstrieren

Bereite dich darauf vor, deine Kenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch zu demonstrieren. Sei bereit, konkrete Beispiele für Projekte oder Modelle zu nennen, an denen du gearbeitet hast.

Kundenorientierung betonen

Stelle sicher, dass du die Bedeutung der Kundenbedürfnisse in der Produktentwicklung hervorhebst. Diskutiere, wie du in der Vergangenheit eng mit kommerziellen Teams zusammengearbeitet hast, um datengestützte Lösungen zu entwickeln, die echten Mehrwert bieten.

Teamarbeit und Zusammenarbeit

Betone deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen, insbesondere zwischen Plattform, Produkt und Engineering. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du erfolgreich in interdisziplinären Teams gearbeitet hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.