Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning-Modelle für algorithmischen Handel im Energiesektor.
- Unternehmen: TotalEnergies, ein führendes Unternehmen im Bereich erneuerbare Energien und Handel.
- Vorteile: Praktische Erfahrung, Networking-Möglichkeiten und Einblicke in den Energiemarkt.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Fokus auf persönliche Entwicklung und Vielfalt.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie mit innovativen Technologien und lerne von Experten.
- Qualifikationen: Master-Studium in Informatik, Data Science oder verwandten Bereichen erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 500 - 1500 € pro Monat.
Contexte et environnement
TotalEnergies a développé une forte expertise dans le trading de pétrole et de biocarburants, de gaz naturel et d'électricité. Les entités de trading sont basées à Genève, Paris, Houston et Singapour. TotalEnergies a installé son hub de trading européen à Genève, qui regroupe désormais de très grandes équipes autour des activités de trading : TotalEnergies Trading & Shipping (T&S) et TotalEnergies Gas and Power (TGP). TotalEnergies Gas and Power (TGP) est la branche de trading de TotalEnergies dans le domaine des énergies à faible carbone, opérant dans des dynamiques de marché en évolution rapide. La division Trading à Genève est responsable de l'optimisation des portefeuilles d'achat et de vente de gaz, d'électricité, d'émissions de CO2, de matières sèches et de GNL sur tous les marchés reconnus dans le monde, conformément aux directives de trading de l'entreprise. Dans ce contexte, TGP aide à garantir la croissance et la rentabilité d'un segment clé de l'entreprise afin d'atteindre la neutralité carbone d'ici 2050.
Activités
En tant que stagiaire, vous contribuerez au développement de stratégies de trading algorithmique à court terme basées sur des modèles d'apprentissage automatique. Vos responsabilités peuvent inclure :
- Développer une compréhension solide des marchés de l'électricité européens, y compris leur structure et leurs dynamiques à court terme
- Intégrer de nouvelles sources de données, y compris des données de marché, fondamentales ou alternatives, dans les pipelines de modélisation existants
- Effectuer de l'ingénierie des caractéristiques pour identifier des signaux pertinents à partir des données nouvellement intégrées
- Concevoir, entraîner et évaluer des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des bibliothèques AutoML et d'autres frameworks ML
- Backtester des modèles prédictifs et des stratégies de trading algorithmique
- Contribuer à la construction de portefeuilles et aux approches de gestion des risques
- Surveiller et analyser la performance des modèles dans des environnements de trading papier et de production
- Soutenir le développement d'outils logiciels robustes et réutilisables pour les activités de trading et de modélisation
Profil du candidat
Vous poursuivez actuellement un Master en Informatique, Data Science, Mathématiques, Physique, Ingénierie ou un domaine quantitatif connexe. Vous vous épanouirez dans ce rôle si vous :
- Avez un fort intérêt pour l'apprentissage automatique, la science des données, l'ingénierie logicielle et les marchés de l'énergie
- Avez une compréhension solide des principes de la science des données et de l'apprentissage automatique, combinée à une familiarité avec le développement logiciel
- Alternativement, apportez de solides compétences en développement logiciel avec une connaissance pratique des concepts de science des données et d'apprentissage automatique
- Êtes compétent en Python
- Avez de l'expérience avec des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow ou des frameworks similaires
- Êtes curieux, rigoureux et désireux d'apprendre dans un environnement de trading dynamique
- Aimez résoudre des problèmes complexes et transformer des données en informations pratiques et exploitables
- Êtes proactif et à l'aise pour travailler à la fois de manière indépendante et en équipe
- Êtes fluent en anglais ; le français est un plus
Informations supplémentaires
TotalEnergies valorise la diversité, promeut le développement individuel et offre des opportunités d'emploi égales à tous les candidats.
Intern – Machine Learning, Data Science & Software Development Arbeitgeber: TotalEnergies
TotalEnergies ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung in Genf bietet. Hier haben Mitarbeiter die Möglichkeit, an bedeutenden Projekten im Bereich der erneuerbaren Energien zu arbeiten und ihre Fähigkeiten in Machine Learning und Softwareentwicklung weiterzuentwickeln. Die Unternehmenskultur fördert Vielfalt und individuelles Wachstum, während die strategische Lage in einem internationalen Handelszentrum den Austausch mit Experten und die Teilnahme an zukunftsweisenden Initiativen ermöglicht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Intern – Machine Learning, Data Science & Software Development erhalten könnten
✨Nutze Hochschulkarrieremessen
Bei der Suche nach einem Datenwissenschafts-Praktikum solltest du unbedingt die Karrieremessen an deiner Universität nutzen. Dort kannst du direkt mit Firmen, die gerade Praktika anbieten, in Kontakt treten – so zeigst du dein Interesse und kannst dir einen persönlichen Eindruck verschaffen.
✨Engagiere dich in Data-Science-Communities
Schau dich in lokalen oder Online-Communities um, die sich mit Data Science befassen. Plattformen wie Meetup oder spezielle Slack-Channels bieten tolle Gelegenheiten, um Gleichgesinnte zu treffen, von aktuellen Trends zu erfahren und eventuell sogar Stellenangebote zu bekommen.
✨Praktische Projekte zeigen
Baue dir ein Portfolio mit Projekten auf, die deine Fähigkeiten in Data Science zeigen. Dies kann ein kleines Machine-Learning-Projekt oder eine Datenanalyse sein. Verlinke diese Arbeiten in deinem Lebenslauf, wenn du dich bei TotalEnergies bewirbst – so hinterlässt du einen bleibenden Eindruck.
✨Nutze unsere Plattform für Bewerbungen
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Webseite bei TotalEnergies für Praktika zu bewerben. Wir haben dort viele interessante Angebote, und das Bewerben über uns erhöht deine Chance, gesehen zu werden!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Intern – Machine Learning, Data Science & Software Development mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Zeig deine Datenliebe mit Projekten!:In der Datenwissenschaft ist es super wichtig, praktische Erfahrung zu zeigen. Teile einige deiner spannenden Projekte, sei es von deinem Studium oder von privaten Experimenten. Nutze GitHub oder andere Plattformen, um diese Projekte vorzustellen – das beeindruckt uns bei TotalEnergies definitiv!
Statistiken und Methoden im Anschreiben betonen:Bei einem Praktikum in der Datenwissenschaft wollen wir sehen, dass du dich mit den Grundlagen auskennst. Betone in deinem Anschreiben deine Erfahrungen mit statistischen Methoden, Datenanalyse-Tools oder Programmiersprachen wie Python oder R. Das macht deutlich, dass du bereit bist, tiefer einzutauchen und zu lernen.
Die richtige Ausbildung anführen:Wenn du dich für ein Praktikum bewirbst, ist es wichtig, deine akademischen Leistungen zu zeigen. Füge relevante Kurse und Projekte hinzu, die sich auf Datenanalyse oder maschinelles Lernen beziehen. Das hilft uns zu sehen, dass du das notwendige Wissen mitbringst, um bei TotalEnergies durchzustarten!
Werde kreativ im Lebenslauf!:Im Datenwissenschaftsbereich dreht sich vieles um Problemlösen und kreatives Denken. Sei also mutig und gestalte deinen Lebenslauf nicht nur informativ, sondern auch ansprechend! Hebe relevante Fähigkeiten, Tools und Erfahrungen hervor. Und vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TotalEnergies vorbereitet
✨Bereite dein Portfolio vor!
Als Data Science Praktikant sollten wir unsere bisherigen Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio zusammenstellen. Zeige deine Analysen, Visualisierungen oder Modelle. Das gibt den Interviewern einen konkreten Eindruck von deinen Fähigkeiten und deinem Ansatz bei der Datenanalyse.
✨Technische Fragen im Data Science Bereich
Erwarte technische Fragen zu Algorithmen und statistischen Methoden, die wir in der Praxis angewendet haben. Sei bereit, über Machine Learning-Modelle, Datenaufbereitung und deine Erfahrungen mit Programmiersprachen wie Python und R zu sprechen.
✨Motivation und Lernwille betonen
Da es sich um ein Praktikum handelt, wird oft mehr auf dein Interesse und deine Lernbereitschaft geachtet. Zeige auf, warum du in das Data Science Team bei TotalEnergies möchtest und wie du deine Fähigkeiten weiterentwickeln willst. Ein echtes Interesse an der Materie überzeugt oft mehr als langjährige Erfahrung!
✨Fragen zur Teamarbeit und Analytics-Tools
Bereite dich darauf vor, über konkrete Situationen zu sprechen, in denen du im Team gearbeitet hast. Insbesondere in Data Science kommen oft Tools wie Jupyter Notebooks oder Tableau zum Einsatz. Wenn du damit Erfahrungen hast, bring sie zur Sprache und erläutere, wie du sie in Projekten eingesetzt hast!
