Ziel ist die messbare Optimierung energiewirtschaftlicher Prozesse in den Bereichen Energiehandel, Direktvermarktung, Bepreisung / PPA sowie Risiko- und Portfoliomodellierung. * (Weiter-) Entwicklung quantitativer Modelle für Handel und Portfolioentscheidungen (z. B. Preisprognosen, Spreads, Volatilität); Optimierung von Handelsentscheidungen unter Unsicherheit - Expertise – Nachweisliche Expertise in quantitativer Modellierung (Forecasting, Optimierung, Pricing und / oder Risiko) inkl. Validierung und Backtesting; fundierte Kenntnisse in Python, C++ und Rust für den produktiven Einsatz (Entwicklung, Erweiterung und Optimierung produktiver Codebasen); praktische Erfahrung in Cloud-Umgebungen zur Entwicklung und zum Betrieb daten- und modellgetriebener Systeme (z. B. Container, Orchestrierung, CI/CD, Monitoring) Bonus – Erfahrung in / mit MLOps / ModelOps, Solver / Optimierung (Gurobi / CPLEX), Kafka / Realtime, ETRM-Systemen
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