Senior Machine Learning Research Engineer (m/w/d)

Das Unternehmen ist ein dynamisches und schnell wachsendes Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und den Betrieb von großflächigen Batteriespeichersystemen in Deutschland konzentriert. Mit einem klaren Fokus auf Innovation und Nachhaltigkeit treibt das Unternehmen den Ausbau der Infrastruktur für erneuerbare Energien voran, um einen bedeutenden Beitrag zur Erreichung der Klimaneutralität zu leisten. In dieser Rolle als Senior Machine Learning Research Engineer sind Sie verantwortlich für alle Aspekte der hochmodernen Machine Learning-Pipeline zur Vorhersage von Intraday-Preisen. Zu Ihren Aufgaben gehören die Erstellung von Datensätzen, das Training von Modellen, die Evaluierung von Modellen und die Bereitstellung von Modellen. Sie werden auch Werkzeuge und Infrastrukturen entwickeln, um diese Prozesse zu optimieren und zu beschleunigen. Darüber hinaus arbeiten Sie eng mit Dateningenieuren, Händlern und ML-Experten zusammen, um innovative Ideen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zu entwickeln. Das Team besteht aus erfahrenen Softwareingenieuren, führenden KI-Experten und Fachleuten im Energiemarkt, die gemeinsam an der Optimierung von Vermögenswerten und dem algorithmischen Handel von kurzfristigen Strompreisen arbeiten. Das Unternehmen bietet Ihnen die Möglichkeit, aktiv zur Energiewende beizutragen und Ihre Kenntnisse in einem zukunftsorientierten Umfeld einzubringen.

Für diese Senior-Position wird eine Mindestanzahl von 2 Jahren Erfahrung im Bereich Deep Learning vorausgesetzt. Der ideale Kandidat hat einen Hochschulabschluss in Informatik, Mathematik, Physik oder einem verwandten Bereich. Sie sollten über starke Programmierkenntnisse in Python sowie Erfahrung mit ML-Frameworks, bevorzugt PyTorch, verfügen. Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und in der Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen ist erforderlich. Darüber hinaus sollten Sie über eine fundierte Grundlage im maschinellen Lernen, insbesondere im Bereich Deep Learning und Sequenzmodelle, verfügen. Erfahrungen mit verteiltem Rechnen und der Verarbeitung von großflächigen Daten sind von Vorteil. Vorherige Erfahrungen in der Zeitreihenprognose sowie Kenntnisse über Energiemärkte sind ebenfalls wünschenswert. Persönlich sollten Sie ein starkes Interesse an der Arbeit in einem schnelllebigen Startup haben, über hervorragende Kommunikationsfähigkeiten verfügen und in der Lage sein, im Team zu arbeiten. Hohe intellektuelle Neugier, Integrität und eine kommerzielle Denkweise sind ebenfalls wichtig.