Prognozowanie nauki o danych pracujących studentów (m/f/d)

1KOMMA5° W 1KOMMA5° realizujemy jasną wizję: Żyć wiecznie za darmo dzięki wiatrowi i słońcu. Aby to urzeczywistnić, budujemy system energetyczny przyszłości za pomocą Heartbeat AI. Chcesz być jego częścią? Łączymy regionalne rzemiosło i skalowalne oprogramowanie: nie myślimy o energii słonecznej, bateriach, pompach ciepła i e-mobilności jak o izolowanych komponentach, ale sterujemy nimi jako inteligentnym, zintegrowanym systemem całościowym w naszej wirtualnej elektrowni.

Bezpośrednio podłączony do rynku energii elektrycznej - w czasie rzeczywistym, w pełni zautomatyzowany. W ten sposób energia jest wykorzystywana wtedy, gdy jest dostępna ze źródeł odnawialnych i jest szczególnie opłacalna. Naszym celem do 2030 r. jest przejście 1,5 miliona gospodarstw domowych na energię odnawialną.

Codziennie pracuje nad tym ponad 3000 osób w ponad 80 lokalizacjach na całym świecie, od Finlandii po Australię. Chcesz wziąć na siebie odpowiedzialność i budować rozwiązania, które naprawdę mają znaczenie? Aplikuj już teraz i pomóż nam kształtować energetyczny świat jutra.

Dowiedz się o naszym zespole ds. produktów i technologii! Deine Stanowisko Jako student lub stażysta w dziedzinie prognozowania danych, dołączysz do naszego zespołu, aby pomóc w kształtowaniu przyszłości zdecentralizowanych systemów zarządzania energią (EMS). Twoją podstawową misją będzie wspieranie rozwoju, szkoleń i testowania naszych modeli prognozowania szeregów czasowych (wytwarzanie fotowoltaiki, obciążenie gospodarstwa domowego, zużycie pomp ciepła i ładowanie pojazdów elektrycznych).

Ta rola oferuje wyjątkową platformę do nauki: zdobędziesz praktyczne doświadczenie w pracy nad potokami danych i ML oraz projektami działającymi w produkcji na żywo. Dołączysz do nas w okresie szybkich innowacji, zyskując możliwość aktywnego przyczyniania się do naszych agentycznych przepływów pracy AI mających na celu przyspieszenie produktywności inżynierów. To stanowisko jest idealne dla studenta, który chce wypełnić lukę między akademicką teorią nauki o danych a rzeczywistymi operacjami czystej energii w skali chmury.

Kluczowe obowiązki - Inżynieria szeregów czasowych i uczenia maszynowego: Wspieranie zespołu w budowaniu, ulepszaniu i przekwalifikowywaniu modeli prognozowania uczenia maszynowego - Operacje produkcyjne: Aktywna pomoc w monitorowaniu, aktualizowaniu i rozwiązywaniu problemów z modelami prognozowania i potokami działającymi w środowiskach produkcyjnych - Potoki danych i czyszczenie: Pomoc w budowaniu i utrzymywaniu solidnych potoków transformacji danych przy użyciu SQLMesh i BigQuery do wstępnego przetwarzania dużych strumieni danych - Symulacja i walidacja: Skorzystaj z naszej wewnętrznej platformy symulacyjnej do testowania historycznego modeli prognoz i analizowania błędów prognoz bezpośrednio wpływać na naszą wysoką wydajność optymalizacji EMS - Agentyczna sztuczna inteligencja i automatyzacja przepływu pracy: Pomagać w pisaniu, strukturyzowaniu i testowaniu zachowań dla autonomicznych agentów AI, aby pomóc zautomatyzować przepływy pracy - Dokumentacja i synchronizacja zespołu: Pomóż w utrzymaniu czystej, przejrzystej dokumentacji technicznej w Notion i współpracuj z optymalizacją i inżynierami danych podczas cykli sprintów Dein Profil - Aktualne studia: Studia licencjackie lub magisterskie w dziedzinie nauki o danych, informatyki, statystyki, matematyki, fizyki, lub równoważna dziedzina ilościowa - Podstawy Pythona: Solidna umiejętność kodowania w Pythonie i znajomość podstawowych bibliotek do nauki o danych (pandas, numpy, scikit-learn) - Znajomość domeny ML: Solidne teoretyczne zrozumienie zasad uczenia maszynowego, analizy statystycznej, architektury modeli (np. regresji, zespołów opartych na drzewach) i kluczowych wskaźników oceny - Nastawienie analityczne: Entuzjastycznie podchodzi do rozwiązywania błędów związanych z jakością danych i sprawdzania wyników modeli za pomocą wskaźników ilościowych - Team & Agile Nastawienie: Masz nastawienie zorientowane na zespół, lubisz pracować w elastycznych środowiskach (takich jak sprinty) i bardzo cenisz sobie bliską, przejrzystą współpracę z członkami zespołu - Zainteresowania domenowe: Prawdziwe zainteresowanie energią odnawialną, systemami magazynowania baterii, inteligentnymi sieciami lub rynkami energii elektrycznej Dodatkowe punkty za: - Pierwsze punkty kontaktu pracujące z infrastrukturą opartą na chmurze (np. GCP, AWS, Azure), zwłaszcza kontenerowymi przepływami pracy i rozwiązaniami w zakresie hurtowni danych - Znajomość języka SQL: zrozumienie relacyjnych baz danych i pewność pisania zapytań SQL do ekstrakcji, manipulacji i agregacji danych. - praktyczne doświadczenie w korzystaniu z generatywnych narzędzi AI, szybkiej inżynierii lub konfigurowaniu asystentów kodowania AI - wstępne doświadczenie z narzędziami potoku danych, takimi jak SQLMesh lub dbt. - Podstawowa znajomość narzędzi do wizualizacji takich jak Grafana lub Looker. Korzyści - Jesteś częścią międzynarodowego, dynamicznego i wysoce zmotywowanego zespołu ludzi, którzy udowodnili, że wszystko się udaje - Swoją pracą przyspieszasz „transformację energetyczną”, a tym samym masz bezpośredni wpływ na nasz klimat - Współpracujesz z innymi super inteligentnymi kolegami i uczysz się od nich - Będziesz cieszyć się bezpośrednim kontaktem z głównymi decydentami - Będziesz cieszyć się największymi szansami na wejście do jednego z najlepiej prosperujących przedsiębiorstw typu Scaleup w Europie - Pracujesz zdalnie (w całych Niemczech), z biurami w Hamburgu, Berlinie lub Monachium - Stwórz zdrową równowagę wraz ze swoją pracą i ciesz się wszystkimi korzyściami płynącymi z EGYM Wellpass - korzyści i zniżki są Twoje dzięki Futurebens Aplikuj bezpośrednio na RemoteJobs.org: https://remotejobs.org/remote-jobs/working-student-data-science-forecasting-mfd-1komma5