Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Optimierungsmodelle für innovative Energiemärkte und setze Machine Learning ein.
- Unternehmen: Wachsendes Unternehmen im Energiesektor mit modernem, agilem Team.
- Vorteile: Hybrides Arbeiten, moderne Büros in München & Berlin und Gestaltungsspielraum.
- Weitere Informationen: Vielfältige und inklusive Unternehmenskultur, die Chancengleichheit fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Energiewende aktiv mit und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Studium in Elektrotechnik, Informatik oder vergleichbar; Erfahrung in Machine Learning.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 48000 - 84000 € pro Jahr.
Deine Aufgaben
- Entwicklung von Optimierungsmodellen für die Vermarktung von Flexibilität aus Batteriespeichern, industriellen Lasten und Power2Heat-Anlagen an den kurzfristigen Strommärkten und in der Regelreserve
- Verantwortung unserer Vermarktungsperformance an den Energiemärkten
- Implementierung, Deployment und Monitoring robuster Data-Science-Lösungen im produktiven Echtzeitsystem
- Forschung & Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, z. B. für Preis- und Verbrauchsprognosen oder Energiehandel
- Etablierung messbarer Performance-KPIs und Nutzung dieser für kontinuierliche Produktverbesserungen
- Enge Zusammenarbeit mit Tech, Business Development und Product Management
Dein Profil
- Abgeschlossenes Studium in Elektrotechnik, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder vergleichbare Qualifikation
- Praktische Erfahrung mit Machine Learning, Zeitreihenprognosen und/oder Optimierungsalgorithmen, idealerweise im Energie- oder Finanzsektor
- Fundierte Software- und Systemkenntnisse, z. B. Python, Testing, Code Quality, Monitoring, Visualisierung
- Idealerweise fortgeschrittene Kenntnisse in der Energiewirtschaft
- Idealerweise Erfahrung mit relationalen Datenbanken und großen Datenmengen (Design, Abfrage, Optimierung)
- Fließend Deutsch und Englisch
Was wir bieten
- Gestaltungsspielraum in einem wachsenden Markt, hybrides Arbeiten, moderne Büros in München & Berlin und ein kollegiales, agiles Team zur Unterstützung der Energiewende
Chancengleichheitserklärung
Wir verpflichten uns zur Vielfalt und Inklusion und begrüßen Bewerbungen von allen qualifizierten Personen.
Data Scientist / Quant Flexibilitätsvermarktung (m/w/d) Arbeitgeber: Entelios AG
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und wachsenden Markt zu arbeiten, der sich aktiv für die Energiewende einsetzt. Unsere modernen Büros in München und Berlin fördern eine agile und kollegiale Arbeitskultur, während flexible Arbeitsmodelle und individuelle Entwicklungsmöglichkeiten sicherstellen, dass Sie Ihre Karriereziele erreichen können. Wir legen großen Wert auf Vielfalt und Inklusion und heißen alle qualifizierten Bewerber herzlich willkommen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Scientist / Quant Flexibilitätsvermarktung (m/w/d) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights oder Tipps – oft helfen persönliche Empfehlungen mehr als eine Bewerbung.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor, indem du typische Fragen und Szenarien durchgehst. Übe deine Antworten laut, damit du selbstbewusst rüberkommst. Wir wissen, dass die Chemie stimmen muss!
✨Tipp Nummer 3
Zeig deine Leidenschaft für Data Science! Bring Beispiele aus deinen Projekten mit, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen. Das macht dich unvergesslich und zeigt, dass du wirklich für die Position brennst.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, dein Profil aktuell zu halten – das macht einen großen Unterschied!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Scientist / Quant Flexibilitätsvermarktung (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation und Leidenschaft für die Position als Data Scientist zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du bei StudySmarter arbeiten möchtest.
Betone deine relevanten Erfahrungen:Stell sicher, dass du deine praktischen Erfahrungen mit Machine Learning und Optimierungsalgorithmen klar hervorhebst. Zeig uns, wie du diese Fähigkeiten in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte voranzutreiben.
Klarheit und Struktur sind wichtig:Achte darauf, dass deine Bewerbung gut strukturiert und leicht verständlich ist. Verwende Absätze und Aufzählungen, um wichtige Informationen hervorzuheben. So können wir schnell erkennen, was du zu bieten hast!
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie an die richtige Stelle gelangt und du alle notwendigen Informationen bereitstellst. Wir freuen uns auf deine Unterlagen!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Entelios AG vorbereitet
✨Verstehe die Branche
Mach dich mit den aktuellen Trends und Herausforderungen im Energiesektor vertraut. Informiere dich über Flexibilitätsvermarktung und wie Data Science dabei eine Rolle spielt. Das zeigt dein Interesse und deine Vorbereitung.
✨Präsentiere deine Projekte
Bereite konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit vor, die deine Erfahrung mit Machine Learning und Optimierungsalgorithmen zeigen. Erkläre, wie du diese in realen Projekten angewendet hast und welche Ergebnisse du erzielt hast.
✨Technische Fähigkeiten betonen
Sei bereit, deine Kenntnisse in Python und anderen relevanten Technologien zu demonstrieren. Vielleicht kannst du sogar einen kurzen Code-Schnipsel oder ein Projekt vorstellen, das deine Fähigkeiten unter Beweis stellt.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das könnten Fragen zur Teamstruktur, den verwendeten Technologien oder den Herausforderungen bei der Implementierung von Data-Science-Lösungen sein. Das zeigt dein Engagement und Interesse an der Position.
