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STStadtwerke Energie Jena-Pößneck GmbH

3d ago

Spezialist für Maschinelles Lernen in der Energiebeschaffung(m/w/x)

Jena

Part-timeTemporary contractWith Home Office

AI/ML

Data Science

Nejo AI Summary

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Konzeption und Betrieb skalierbarer Datenpipelines für energiewirtschaftliche Daten, inklusive ML-Modellentwicklung und -deployment. Fundierte Python-Kenntnisse mit ML-Bibliotheken und Erfahrung im Datenpipeline-Aufbau erforderlich. Garantierte jährliche Sonderzahlung und 29 Tage Urlaub.

Requirements

Abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Data Science, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften, Physik oder vergleichbar
Fundierte Erfahrung in Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch)
Erfahrung im Aufbau von Datenpipelines (Airflow, Spark oder ähnlich)
Kenntnisse in der Arbeit mit Datenbanken (SQL/NoSQL)
Erfahrung im Deployment von ML-Modellen und Umgang mit virtualisierten Infrastrukturen
Kenntnisse der Energiewirtschaft (Marktprozesse, Bilanzkreise, Fahrplanmanagement) von Vorteil
Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise und Teamfähigkeit

Tasks

Skalierbare Datenpipelines für energiewirtschaftliche Daten konzipieren, aufbauen und betreiben
Große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen integrieren und verarbeiten
Machine-Learning-Modelle zur Verbesserung energiewirtschaftlicher Prozesse entwickeln, implementieren und optimieren
ML-Modelle auf Virtualisierungsservern bzw. in virtualisierten Umgebungen deployen und betreiben
Datenqualität, Monitoring und Performance der Datenpipelines sicherstellen
Eng mit Fachabteilungen zusammenarbeiten
Neue Technologien und Methoden im Bereich Machine Learning und Data Engineering evaluieren und einführen

Education

Bachelor's degree

Languages

German – Business Fluent

Tools & Technologies

Python
Pandas
NumPy
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Airflow
Spark
SQL
NoSQL

Benefits

Bonuses & Incentives

Garantierte jährliche Sonderzahlung

Flexible Working

Flexible Arbeitszeiten
Mobiles Arbeiten

Family Support

Work-Life Balance

More Vacation Days

29 Tage Urlaub
Dienstfrei an Weihnachten und Silvester

Additional Allowances

Betriebliche Sozialleistungen

Public Transport Subsidies

Jobticket

Childcare

Kindergartenzuschüsse

Retirement Plans

Betriebliche Altersvorsorge
Vermögenswirksame Leistungen

Modern Equipment

Leistungsstarker Laptop

Ergonomic Workplace

Höhenverstellbarer Schreibtisch

Free or Subsidized Food

Subventioniertes Mittagessen

Team Events

Teamseminare
After-Work Partys

Purpose-Driven Work

Verantwortungsvolle Aufgaben

Informal Culture

Gute Atmosphäre

Healthcare & Fitness

Betriebliches Gesundheitsmanagement

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