Senior Data Scientist / Дата-сайентист

Do you have broad hands-on experience with applying regression, (boosted) trees, ensemble learning and time series-based Machine Learning in a business context?

The Data & Analytics team designs, builds, and maintains a set of solutions that are critical to our business.

These solutions comprise for example, weather-driven models, electricity price, supply and demand forecasting models and apply them to trading in the European Power Exchange markets.

We are a fast-growing team that works with a modern cloud stack, such as Google GCP Kubernetes, Terraform, Grafana, and adopts a dynamic fast learning environment.

Data scientists themselves work daily with software engineers, product owners and business stakeholders.

Your challenges:

- You are responsible for developing new models for electricity supply and demand dynamics in different European countries to translate data into business decisions

- You will maintain and improve the performance of the existing models and introduce innovative ideas for ML model developments and model pipeline management of predictive algorithms.

- You will co-develop and execute roadmap for data analytics solutions.

- You will partner with senior software engineers and business market analysts to contribute to large scale strategic projects as well as ongoing operational activities.

- You will develop and monitor several model performances and be owner of some of the models’ KPIs

Why you will love it:

-You will be part of team and culture, that continuously grows and improves itself, fosters knowledge sharing and promotes excellence in the way the company delivers its product to customers.

- Be part of a company dedicated to renewable energy with a wider mission to help in successful transition to green energy.

- You will have a big impact on the bottom line of the company through the results of your machine learning models

- You will work with state-of-the-art technologies, and you will influence the choice of new tools & technologies.

- You will deal with a diverse set and growing set of data (commercial data, customer data, market data and product data).

- You go beyond prototyping and ship your code to production and have an impact in profitability from different European markets and at a later stage from the US market.

You will be successful in this position if you:

- Have a passion for solving data related challenges.

- Have expertise in stochastic optimization techniques for decision-making under uncertainty, with applications in dynamic systems such as energy markets and trading strategies.

- Have at least 15 years of working experience and understanding of predictive modelling of structured data, like regression, time series analysis and forecasting, ensemble learning, XGB statistics and machine learning.

- Have a passion to learn about how the power exchange market functions

- Have a Masters or PhD in field where statistical understanding of data is central (e.g. Mathematics, Econometrics, Statistical physics, or equivalent).

- Have Cloud computing and platforms experience.

- Are a proven communicator with technical teams.

Ищем эксперта в области машинного обучения и анализа данных

У вас есть обширный практический опыт применения регрессии, (усиленных) деревьев, ансамблевого обучения и методов машинного обучения на основе временных рядов в бизнес-контексте?

Команда Data & Analytics разрабатывает, внедряет и поддерживает решения, критически важные для нашего бизнеса.

Среди них — модели, зависящие от погодных условий, прогнозирование цен на электроэнергию, а также моделей спроса и предложения, применяемые для трейдинга на европейских энергетических биржах.

Наша команда быстро растёт и работает с современным облачным стеком, таким как Google GCP, Kubernetes, Terraform, Grafana, в динамичной среде, ориентированной на быстрое обучение.

Data Scientists ежедневно сотрудничают с инженерами-программистами, продакт-менеджерами и бизнес-экспертами.

Ваши задачи:

• Разработка новых моделей, отражающих динамику спроса и предложения электроэнергии в разных странах Европы, с целью превращения данных в бизнес-решения.

• Поддержка и улучшение существующих моделей, внедрение инноваций в области машинного обучения и управление пайплайнами предиктивных алгоритмов.

• Совместная разработка и реализация дорожной карты аналитических решений.

• Работа в связке с опытными программистами и рыночными аналитиками над стратегическими проектами и текущими задачами.

• Разработка и мониторинг моделей, ответственность за ключевые показатели (KPI) ряда моделей.

Почему вам понравится эта работа:

• Вы станете частью команды и культуры, ориентированных на постоянный рост, обмен знаниями и стремление к совершенству.

• Работа в компании, посвящённой возобновляемым источникам энергии, с миссией содействовать переходу к зелёной энергетике.

• Ваши модели машинного обучения будут оказывать прямое влияние на финансовые результаты компании.

• Работа с передовыми технологиями и участие в выборе новых инструментов и решений.

• Работа с разнообразными и постоянно растущими наборами данных (коммерческими, клиентскими, рыночными и продуктовыми).

• Вы не ограничитесь прототипированием — ваш код будет внедрён в продакшн и повлияет на прибыльность как на европейских рынках, так и в будущем на рынке США.

Чтобы преуспеть на этой позиции, вы должны:

• Страстно относиться к решению задач, связанных с данными.

• Иметь опыт в стохастической оптимизации для принятия решений в условиях неопределённости, особенно применительно к динамическим системам, таким как энергетические рынки и торговые стратегии.

• Обладать минимум 15-летним опытом в предиктивном моделировании структурированных данных: регрессия, анализ и прогнозирование временных рядов, ансамблевое обучение, статистика XGB и машинное обучение.

• Проявлять интерес к тому, как функционирует рынок электроэнергии.

• Иметь степень магистра или PhD в области с сильным статистическим уклоном (например, математика, эконометрика, статистическая физика или аналогичная область).

• Иметь опыт работы с облачными вычислениями и платформами.

• Уметь эффективно коммуницировать с техническими командами.