Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und optimiere quantitative Handelsstrategien im Energiehandel.
- Unternehmen: E.ON Energy Markets GmbH, Teil der E.ON Group mit innovativen Dienstleistungen.
- Vorteile: Flexibles hybrides Arbeitsmodell, Gesundheitsleistungen und persönliche Wachstumschancen.
- Weitere Informationen: Flache Hierarchien und ein dynamisches, kollaboratives Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit modernsten Technologien und Methoden.
- Qualifikationen: MSc oder PhD in einem quantitativen Bereich und 10 Jahre Erfahrung in Data Science.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
- Anforderungen
- MSc oder Ph D in Data Science, Statistik, Mathematik, Physik, Informatik, Operations Research oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- 10 Jahre Berufserfahrung in der Anwendung von Data Science oder quantitativer Modellierung im Energiehandel, Energy-Tech oder Rohstoffhandel.
- Nachweisliche Erfolge bei der Entwicklung und Bereitstellung von IT-/datengetriebenen Lösungen, die Handelsentscheidungen oder automatisierte Dispatch-Prozesse direkt unterstützen (unter Verwendung von MLOps-Tools und CI/CD).
- Fundiertes Verständnis der europäischen Strommärkte (EPEX, Nord Pool oder vergleichbar), einschließlich Day-Ahead, Intraday-Handel und Ausgleichsmechanismen.
- Hervorragende Programmierkenntnisse in Python (pandas, Num Py, scikit-learn, Light GBM/XGBoost oder ähnlich); SQL und Cloud-basierte Datenplattformen.
- Erfahrung mit Reinforcement Learning, Bayes'schen Methoden oder Deep Learning für Zeitreihen (LSTMs, Transformer) im Handelskontext.
- Umfassende Erfahrung mit Optimierungstechniken (LP/MILP, stochastische Optimierung) für die Anlagenplanung oder Portfoliooptimierung.
- Exzellente Kommunikationsfähigkeiten: Sie können einem Händler um 7 Uhr morgens ein komplexes Modell erklären und Ihre Methodik um 15 Uhr in einer technischen Überprüfung verteidigen.
- Autonom und eigeninitiativ: Sie übernehmen Verantwortung für Ihre Roadmap-Elemente, treiben diese ohne ständige Anleitung voran und wissen, wann eine Eskalation erforderlich ist.
- Starker Teamplayer: Sie gedeihen in einem schnelllebigen, kollaborativen Umfeld, in dem Händler, Entwickler und Data Scientists eng zusammenarbeiten.
- Verantwortlichkeiten
- Übernahme der Verantwortung für die Entwicklung und Optimierung quantitativer Handelsstrategien für den Dispatch flexibler Anlagen über Intraday-, Day-Ahead-, Ausgleichs- und Systemdienstleistungsmärkte hinweg.
- Gemeinsame Entwicklung prädiktiver Modelle für Preisprognosen, Anlagenverfügbarkeit, Imbalance-Signale und Marktspread-Identifikation zur Verbesserung von Gebots- und Planungsentscheidungen.
- Verantwortung für die Roadmap der Handelsstrategie, Identifizierung, Priorisierung und Bereitstellung neuer Funktionen und Modellverbesserungen in iterativen Zyklen.
- Enge Zusammenarbeit mit Händlern zur Validierung von Hypothesen, Backtesting von Strategien gegen realen P&L und Einbeziehung von Händlerintuition in das Modelldesign.
- Skalierung von Strategien über Regionen und Anlageklassen hinweg unter Anpassung an lokale Marktregeln, Netzcodes und anlagenspezifische technische Einschränkungen (z.
Degradation, Rampenraten, Ladezustand).
- Design und Wartung robuster Datenpipelines, die Echtzeit- und historische Markt-, Wetter- und Anlagendaten in Modellierungs- und Entscheidungs-Engines einspeisen.
- Überwachung der Live-Strategie-Performance, Erkennung von Drift oder Anomalien und Implementierung schneller Feedbackschleifen zur kontinuierlichen Verbesserung.
- Klare Kommunikation der Ergebnisse an technische und nicht-technische Stakeholder sowie Übersetzung komplexer Modellausgaben in Handelsinsights und strategische Empfehlungen.
- Kontinuierliche Weiterbildung zu aktuellen Entwicklungen und State-of-the-Art-Methoden in ML/Optimierung mit Relevanz für den Energiehandel.
- Über uns
Wir sind die E.
ON Energy Markets Gmb H, eine Tochtergesellschaft der E.
ON Group mit Sitz in Essen.
Wir koordinieren den Zugang zu Handelsmärkten für unsere regionalen Geschäftseinheiten, bündeln Chancen und Risiken und bieten innovative Dienstleistungen an.
Unsere Kernkompetenzen umfassen Portfoliostrategien, Risikomanagement und Datenverarbeitung.
Mit unserer Präsenz in verschiedenen europäischen Ländern gestalten wir die Zukunft der Energie.
Wir bieten ein flexibles hybrides Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten, flache Hierarchien, ein modernes Arbeitsumfeld, persönliche Wachstumschancen, Gesundheits- und Ernährungsleistungen sowie einen zentralen Standort mit sehr guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, kostenlosen Parkplätzen und Ladestationen für E-Fahrzeuge.
Wir schätzen Vielfalt, Inklusion, Nachhaltigkeit, Teamgeist, Anerkennung, Work-Life-Balance, Gesundheit, Networking und Onboarding-Unterstützung.
Wir heißen Menschen mit Behinderungen willkommen und bieten Anpassungen für den Bewerbungsprozess an.
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Mathematician as Data Scientist (f/m/d) Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Mathematician as Data Scientist (f/m/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Remotely zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Mathematician as Data Scientist (f/m/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Mathematician as Data Scientist (f/m/d) bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Remotely entscheidend sein!
