Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle quantitative und maschinelles Lernen Modelle für den algorithmischen Handel im europäischen Energiemarkt.
- Unternehmen: TotalEnergies, ein führendes Unternehmen in der Energiebranche mit internationalem Fokus.
- Vorteile: Vielfältige Karrieremöglichkeiten, maßgeschneiderte Lernangebote und ein respektvolles Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team, das Zusammenarbeit und Innovation fördert.
- Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Projekten, die die Energiezukunft gestalten und echten Einfluss haben.
- Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Fach und Erfahrung mit maschinellen Lernmodellen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
TotalEnergies entwickelt seine Aktivitäten entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Energiesektor mit einem wachsenden Portfolio an erneuerbaren Energien, flexiblen Anlagen und Stromversorgungsaktivitäten in Europa.
Innerhalb des Handels und Versands bauen unsere algorithmischen Handelsteams fortschrittliche quantitative und maschinelle Lernlösungen auf, um Handels- und Optimierungsaktivitäten auf den europäischen kurzfristigen Strommärkten zu unterstützen.
Sie werden direkt zur Entwicklung von Modellen und Algorithmen beitragen, die dazu dienen, Chancen auf den europäischen Strommärkten zu identifizieren und zu nutzen, und eng mit quantitativen Analysten, algorithmischen Händlern, Datenwissenschaftlern und IT-Spezialisten zusammenarbeiten.
Die Rolle bietet erhebliche Einblicke in schnelllebige Energiemärkte und die Möglichkeit, an Modellen zu arbeiten, die von der Forschung und dem Backtesting bis hin zur Live-Produktion reichen und letztendlich zur Handelsleistung beitragen.
Aktivitäten
Sie haben einen starken quantitativen Hintergrund und genießen es, fortschrittliche Modellierungstechniken auf komplexe, reale Probleme anzuwenden.
Wir suchen jemanden mit:
- Ein Ingenieurstudium, Masterabschluss oder Doktortitel in einem quantitativen Bereich wie Mathematik, Physik, Maschinelles Lernen, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
- Etwa 2–3 Jahre Berufserfahrung mit maschinellen Lernmodellen in der Produktion, idealerweise mit Live-Prognosen oder anderen Echtzeitanwendungen.
- Starke Kenntnisse in Python.
- Erfahrung mit MongoDB, SQL und Shell-Scripting.
- Ein solides Verständnis von Softwarearchitektur und Entwicklungspraktiken in Produktionsqualität.
- Erfahrung mit Docker und Vertrautheit mit DevOps/MLOps-Umgebungen, einschließlich CI/CD-Pipelines.
- Starkes Wissen über maschinelle Lerntechniken, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen.
- Praktische Erfahrung mit Zeitreihenmodellierung und -analyse.
- Die Fähigkeit, komplexe Systeme zu analysieren und direkte sowie indirekte Beziehungen zwischen mehreren Signalen und Datensätzen zu identifizieren.
- Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, quantitative Ergebnisse klar sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern zu erklären.
- Die Fähigkeit, effektiv in einer schnelllebigen, kollaborativen Handelsumgebung zu arbeiten.
Zusätzliche Assets
Folgendes wäre von Vorteil:
- Frühere Erfahrungen im Energie-, Rohstoff- oder Finanzmarkt.
- Verständnis der europäischen Strommärkte, der Stromerzeugung oder der Mechanismen der Energieversorgung.
- Erfahrung mit Handels-signalen, Prognosemodellen oder Optimierungsproblemen.
- Vertrautheit mit Projektmanagement- und Kollaborationstools wie Jira, Asana oder Monday.com.
Warum uns beitreten?
Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an der Spitze von Datenwissenschaft und algorithmischem Handel im Energiesektor zu arbeiten.
Sie werden an fortschrittlichen quantitativen Modellen mit direkter Verbindung zu Live-Märkten und Handelsentscheidungen arbeiten und dabei mit erfahrenen Fachleuten aus Handel, quantitativer Forschung und Technologie zusammenarbeiten.
Sie werden Teil eines internationalen Umfelds, in dem maschinelles Lernen und quantitative Analyse eine zunehmend wichtige Rolle bei der Optimierung der Aktivitäten von TotalEnergies auf den europäischen Strommärkten spielen.
Profil des Kandidaten
Als Teil des Algorithmic Trading-Teams werden Sie:
- Quantitative und maschinelle Lernmodelle entwickeln, die algorithmische Handelsstrategien auf den europäischen Strommärkten unterstützen.
- Modelle über den gesamten Lebenszyklus hinweg erstellen, von der Datenvorbereitung und Merkmalsengineering über Modelltraining, Optimierung, Validierung bis hin zur Live-Bereitstellung.
- Neue Indikatoren, Signale und Merkmale entwerfen, um quantitative und maschinelle Handelsmodelle zu verbessern.
- Große und komplexe Datensätze analysieren, um Muster, Beziehungen und Handelssignale zu identifizieren.
- Quantitative Forschung zu europäischen Strommärkten durchführen und Marktbeobachtungen in umsetzbare Modellideen übersetzen.
- Die Leistung und Robustheit von Modellen sowohl in simulierten als auch in Live-Handelsumgebungen überwachen.
- Das Modellverhalten kontinuierlich bewerten und Möglichkeiten zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit und Handelsleistung identifizieren.
- Zu rigorosen Backtesting-, Validierungs- und Modellleistungsmethoden beitragen.
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um Modelle in die Produktion zu bringen und deren Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit sicherzustellen.
- Eng mit algorithmischen Händlern und Technologieteams zusammenarbeiten, um quantitative Forschung in betriebliche Handelslösungen umzusetzen.
- Ihr Fachwissen in der Datenwissenschaft zu breiteren Modellierungs- und Optimierungsthemen innerhalb des Teams beitragen.
Der Beitritt zu TotalEnergies bedeutet, sich für den Übergang zu nachhaltiger Energie einzusetzen und dazu beizutragen, Energie bereitzustellen, die für möglichst viele Menschen erschwinglicher, verfügbarer und nachhaltiger ist. Sie werden in einem internationalen Multi-Energie-Unternehmen wachsen, in dem jedes Talent zählt. Sie werden zu ehrgeizigen Projekten beitragen und konkrete Lösungen für die Herausforderungen der heutigen Energieversorgung liefern.
Im Laufe Ihrer Karriere profitieren Sie von einer Vielzahl von Aufgaben und maßgeschneiderten Lernmöglichkeiten. Sie werden Ihr Potenzial in einem Umfeld voll ausschöpfen, das Innovation und Exzellenz fördert. Treten Sie engagierten und kollaborativen Teams bei, in denen der Erfolg gemeinsam aufgebaut wird.
Wir legen Wert auf Respekt und das Wohlbefinden der Mitarbeiter im Mittelpunkt unserer Leistung. Deshalb schätzt TotalEnergies Vielfalt und fördert Chancengleichheit für alle.
Quantitative / Machine Learning Engineer in Genève Arbeitgeber: TotalEnergies Group
AS24, als Teil von TotalEnergies, bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und unterstützenden Team zu arbeiten, das sich auf Kundenorientierung und operative Exzellenz konzentriert. Mit einem klaren Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer offenen Unternehmenskultur fördern wir Ihre berufliche Weiterentwicklung und bieten Ihnen die Chance, in einem internationalen Umfeld Verantwortung zu übernehmen. Unsere Standorte in Österreich und Slowenien ermöglichen es Ihnen, in einem wachsenden Markt zu agieren und gleichzeitig von den Vorteilen eines globalen Unternehmens zu profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Quantitative / Machine Learning Engineer in Genève erhalten könntest
✨Sei aktiv in lokalen Datenbank-Communities
Schau dir lokale Meetup-Gruppen oder Online-Communities an, die sich mit Datenbanken beschäftigen. Dort kannst du nicht nur dein Netzwerk erweitern, sondern auch wertvolle Kontakte knüpfen, die dir bei der Jobsuche helfen können. Viele Unternehmen schätzen Empfehlungen aus diesen Communities.
✨Zeige deine Skills in Open-Source-Projekten
Beteilige dich an Open-Source-Projekten, die mit Datenbanken arbeiten. So kannst du deine Fähigkeiten unter Beweis stellen und gleichzeitig einen beeindruckenden Portfoliobereich aufbauen, den du potenziellen Arbeitgebern präsentieren kannst.
✨Besuche Jobmessen und Recruiting-Events
Jobmessen sind eine großartige Gelegenheit, um direkt mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Informiere dich über lokale Jobmessen, die sich auf Tech- und Datenbankrollen konzentrieren, und bereite uns vor, um unseren Lebenslauf und unser Interesse an der Rolle zu präsentieren.
✨Bewirb dich direkt bei TotalEnergies Group
Wir empfehlen dir, auch direkt über unsere Website bei TotalEnergies Group für die Stelle als Quantitative / Machine Learning Engineer zu bewerben. Zeig uns deine Leidenschaft für Datenbanken und warum du Teil unseres Teams werden möchtest. Jede Bewerbung zählt!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Quantitative / Machine Learning Engineer in Genève mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Datenbank-Skills hervorheben:In deinem Lebenslauf solltest du unbedingt deine Erfahrungen mit verschiedenen Datenbankmanagementsystemen (DBMS) wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB betonen. Wenn du spezielle Projekte oder Aufgaben in deinem letzten Job hast, die deine Fähigkeiten im Umgang mit Datenbanken zeigen, nenn diese unbedingt!
Projekte und Zertifikate erwähnen:Falls du an relevanten Projekten oder Kursen in Bezug auf Datenbanken teilgenommen hast, pack sie in dein Portfolio oder erwähne sie in deinem Anschreiben. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Anwendungskonzepte beherrschst!
Motivation und Teamfähigkeit zeigen:Da du dich auf eine Vollzeitstelle bewirbst, ist es wichtig, dass du in deinem Anschreiben deutlich machst, warum du leidenschaftlich an der Arbeit mit Datenbanken interessiert bist und wie gut du im Team arbeiten kannst. Unternehmen suchen oft nach Mitarbeitern, die auch über die technischen Fähigkeiten hinaus ins Team passen.
Die richtige Struktur im Lebenslauf:Gestalte deinen Lebenslauf klar und strukturiert – in der Datenbankbranche kommt es nicht nur auf die Inhalte an, sondern auch auf die Art und Weise, wie du sie präsentierst. Nutze klare Überschriften und Absätze, um deine Fähigkeiten und Erfahrungen hervorzuheben. Und vergiss nicht, dein Lebenslauf sollte so aufbereitet sein, dass man sofort erkennt, dass du ein wahres Datenbanktalent bist!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TotalEnergies Group vorbereitet
✨Sei bereit für technische Fragen zur Datenbankverwaltung
Egal, ob es um SQL-Abfragen, Datenmodellierung oder Performance-Optimierung geht, du solltest die Grundlagen perfekt beherrschen. Bereite dich darauf vor, praktische Probleme zu lösen und deine Lösungsansätze zu erklären – das zeigt, dass du nicht nur Theorie kennst, sondern auch praktisch umgehen kannst!
✨Portfolio nicht vergessen!
Wenn du bereits an Datenbankprojekten gearbeitet hast, bringe Beispiele mit, die deine Fähigkeiten zeigen. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und wie deine Ansätze zur Effizienz der Datenbank beigetragen haben. Ein starkes Portfolio kann dich von anderen Kandidaten abheben!
✨Verstehe die spezifischen Tools der Branche
Je nach TotalEnergies Group könnte es sein, dass ihr spezifische Datenbankmanagementsysteme nutzt. Mach dich mit diesen vertraut und zeige dein Wissen über die neuesten Tools und Technologien. Das zeigt, dass du aufmerksam bist und dich bereits mit ihrer Arbeitsweise beschäftigt hast.
✨Motivation und Entwicklung in den Vordergrund stellen
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, wollen sie wissen, dass du langfristig motiviert bist. Erkläre, warum dich die Arbeit in der Datenbankverwaltung begeistert und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln möchtest, um einen Mehrwert für TotalEnergies Group zu schaffen.
