Data Scientist / Machine Learning Engineer (80–100 %)
Summary
Data Scientist / ML Engineer at an energy-software firm (80–100%): build, modernize, and deploy electricity and gas load forecasting and machine-learning models in Python, containerize them for production, and analyze real energy market and meter data. Core stack: Python, Docker, VS Code, time-series/statistical methods.
Die grossen Player der Strom-, Gas- und Fernwärmebranche – und viele weitere – setzen auf unsere Lösungen. Wir arbeiten mit Milliarden archivierter Messwerte, entwickeln Lösungen im Bereich Big Data, IoT, KI-gestützte Prognosen, Energiedaten-Management und Web-Portale mit modernsten Dashboards.
Mit unseren Prognose- und Analyseprodukten unterstützen wir Energieversorger und Netzbetreiber bei operativen, taktischen und strategischen Entscheidungen – von der täglichen Beschaffung bis zur langfristigen Planung.
Gestalte die Energiestrategie 2050 aktiv mit!
Deine Aufgaben
- Daten analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse für die Energiebranche gewinnen
- Prognose- und Machine-Learning-Modelle für Strom- und Gaslasten entwickeln und weiterentwickeln
- Modelle von der Entwicklung bis zur produktiven Auslieferung begleiten
- Bestehende Modelle analysieren, modernisieren und schrittweise durch neue Python-basierte Lösungen ablösen
- Modelle als Container deployen und für den produktiven Einsatz bereitstellen
- Daten aus unterschiedlichen Quellen aufbereiten und für Analysen und Modelle nutzbar machen
- Prognosequalität analysieren und Modelle anhand realer Mess- und Marktdaten weiter optimieren
- Gemeinsam mit dem Team Lösungen für Netzbetreiber, Energielieferanten und weitere Kunden entwickeln
Das bringst du mit
- Studium in Data Science, Informatik, Statistik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich
- Erfahrung in der Entwicklung von Datenanalysen und Machine-Learning-Modellen
- Sehr gute Python-Kenntnisse und Freude an sauberem, produktionsnahem Code
- Erfahrung mit Containern (Docker)
- Sicherer Umgang mit Entwicklungsumgebungen wie VS Code
- Verständnis für Zeitreihen, Prognosemodelle und statistische Verfahren
- Interesse an energiewirtschaftlichen Fragestellungen und komplexen Daten
- Von Vorteil: Erfahrung mit R oder Matlab
- Eigeninitiative, analytisches Denken sowie eine strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
- Sehr gutes Deutsch in Wort & Schrift
Was dich erwartet
- Spannende Aufgaben an der Schnittstelle von **Data Science, Machine Learning und Energie**
- Arbeit mit vielen archivierten Messwerten und realen Energiedaten
- Entwicklung von Prognosemodellen, die direkt in unseren Produkten zum Einsatz kommen
- Moderne Python-basierte Entwicklungsumgebung mit VS Code und Dev-Containern
- Viel Gestaltungsspielraum – von der Datenanalyse über die Modellentwicklung bis zum produktiven Deployment
- Ein etabliertes Softwareunternehmen mit rund 40 Mitarbeitenden
- Kollegiales Team, flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege
- Flexible Jahresarbeitszeit (40-Stunden-Woche)
- Modern ausgestatteter Arbeitsplatz in Brunnen – direkt am Bahnhof, nahe am See
- Teilweises Arbeiten im Homeoffice – flexibel gestaltbar
Deine Arbeit für die Energiewelt von morgen
Unsere Lösungen unterstützen Energieunternehmen unter anderem mit Day-Ahead- und Intraday-Prognosen, langfristigen Prognosen und Szenario-Simulationen sowie Analysen der Prognosequalität. Dazu kommen Dashboards für Strommärkte, Ausgleichsenergie, Wetterdaten und weitere Marktdaten
Damit leistest du einen direkten Beitrag dazu, Energieverbrauch und -produktion besser vorherzusagen, Beschaffung und Betrieb zu optimieren und die Herausforderungen der Energiewende datenbasiert zu meistern