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Data Scientist Optimization(m/w/x)

Essen
Full-timeWith Home OfficeExperienced
Green Job
Data Science

Description

In dieser Rolle als Data Scientist Optimization arbeitest du an der Weiterentwicklung von Optimierungsalgorithmen und konzipierst Gebotsstrategien für Regelenergiemärkte. Dein Alltag umfasst die Analyse von Modellperformances sowie die enge Zusammenarbeit mit Vertrieb und Handel, um technische Logik in wirtschaftliche Prognosen zu übersetzen.

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Requirements

  • •Abgeschlossenes Studium (Master oder vergleichbar) in Mathematik, Wirtschaftsmathematik, Informatik, Data Science, Wirtschaftsingenieurwesen, Physik oder vergleichbar
  • •Mehrjährige praktische Erfahrung in der Entwicklung von Optimierungsmodellen
  • •Sehr gute Python-Kenntnisse, idealerweise mit pyomo oder linopy, sowie pandas und FastAPI
  • •Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (z. B. Git), containerisierten Anwendungen und Orchestrierungsumgebungen
  • •Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise und Fähigkeit zur präzisen Analyse komplexer Sachverhalte
  • •Technische Inhalte verständlich vermitteln und interdisziplinär arbeiten
  • •Deutsch und Englisch auf verhandlungs- bzw. fachlichem Niveau in Wort und Schrift
  • •Erfahrung mit Machine-Learning-Methoden
  • •Grundverständnis energiewirtschaftlicher Prozesse (kein Muss, aber klarer Vorteil)

Education

Master's degree

Work Experience

approx. 1 - 4 years

Tasks

  • •Optimierungsalgorithmen weiterentwickeln
  • •Algorithmen an Marktanforderungen anpassen
  • •Gebotsstrategien für Regelenergiemärkte konzipieren
  • •Gebotsstrategien implementieren
  • •Performance der Optimierungsmodelle analysieren
  • •Qualität der Prognosen bewerten
  • •Verbesserungen ableiten
  • •Technische Modelllogik in Erlösprognosen übersetzen
  • •Anlagenrestriktionen abstimmen
  • •Robuste Prozesse für den operativen Betrieb aufbauen
  • •Wartbare Systeme entwickeln

Tools & Technologies

PythonpyomolinopypandasFastAPIGit

Languages

German – Business Fluent

English – Business Fluent

Benefits

More Vacation Days

  • •30 Tage Erholungsurlaub

Career Advancement

  • •Entwicklungsmöglichkeiten

Learning & Development

  • •Fortbildungsprogramme

Modern Equipment

  • •Moderne technische Ausstattung

Informal Culture

  • •Kollaborative Atmosphäre
  • •Kurze Kommunikationswege
  • •Flache Hierarchien

Company Bike

  • •JobRad oder JobTicket

Snacks & Drinks

  • •Kostenlose Getränke
  • •Frisches Obst
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