Quantitative / Machine Learning Engineer in Genf

TotalEnergies entwickelt seine Aktivitäten entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Bereich Energie, mit einem wachsenden Portfolio an erneuerbaren Erzeugungen, 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 verwendet werden, um 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 sich schnell bewegende 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

• Starker quantitativer Hintergrund und Freude an der Anwendung fortschrittlicher Modellierungstechniken auf komplexe, reale Probleme.
• Ingenieurabschluss, 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.
• 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.
• 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.
• Fähigkeit, effektiv in einer schnelllebigen, kollaborativen Handelsumgebung zu arbeiten.

Zusätzliche Assets

• Frühere Erfahrungen mit Energie-, Rohstoff- oder Finanzmärkten.
• Verständnis der europäischen Strommärkte, der Stromerzeugung oder der Mechanismen der Energieversorgung.
• Erfahrung mit Handelssignalen, 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 der Datenwissenschaft und des algorithmischen Handels 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.

Kandidatenprofil

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.