Data Scientist (m/w/d)

Für unseren Kunden aus der Energiebranche suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt Unterstützung.

Jobtitel: Data Scientist (m/w/d)
Startdatum: 01.01.2025
Laufzeit: 5 Projektmonate (ANÜ)
Einsatzort: Köln/Remote
Auslastung: Vollzeit; 38h/Woche
Jahresbruttogehalt: 95.000 Euro

Mitarbeit in einem Entwicklungsteam zur Entwicklung sekundengenauer Produktionsprognosen erneuerbarer Energien. In Zusammenarbeit mit einem internen Data Scientist soll der bestehende Ansatz weiterentwickelt und validiert werden. Der Code muss produktionsreif sein und mit Entwicklern für einen Roll-Out vorbereitet werden.

• Preprocessing und Modeltraining mit mehreren hundert GB großen Datensätzen
• Optimierung der Features für Windgeschwindigkeit und Windrichtung
• Implementierung von AzureML-Validierungsläufen und Compute-Umgebung
• Untersuchung der Möglichkeit, von Modell-Stacking zu einem Einzelmodell zu wechseln (falls erforderlich)
• Anpassung des Modells, um schneller auf sich ändernde Bedingungen reagieren zu können (falls erforderlich)
• Erprobung von Deep-Learning-Ansätzen
• Mitarbeit in einem Entwicklungsteam zur Entwicklung 15-minütiger Produktionsprognosen für Energiezeitreihen
• Entwicklung und Optimierung von Modellen: Erstellung neuer Machine-Learning-Modelle und kontinuierliche Verbesserung bestehender Modelle zur Steigerung von Prognosegenauigkeit und Effizienz
• Ausführliche Validierung: Durchführung detaillierter Validierungsprozesse für neue Modellansätze, einschließlich Tests auf Robustheit, Generalisierbarkeit und Performance anhand von spezifischen Metriken
• Analyse und Verbesserung der ML-Ops-Pipeline: Identifikation von Schwachstellen und Entwicklung von Vorschlägen zur Optimierung der Kernfunktionen der ML-Ops-Pipeline, um Skalierbarkeit, Automatisierung und Zuverlässigkeit zu verbessern
• Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams: Enge Abstimmung mit Data Engineers, Softwareentwicklern und Fachbereichen, um Anforderungen zu klären und Verbesserungen zielgerichtet umzusetzen

• Zeitreihenprognose: Erfahrung mit Zeitreihenanalyse und -modellierung
• Erstellung und Implementierung von Vorhersagemodellen für verschiedene Branche
• Analyse und Interpretation von Zeitreihendaten zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit

• 30 Urlaubstage
• Urlaubsgeld
• Weihnachtsgeld

Benötigte Vorsorgeuntersuchungen: G 37 (wird, falls nicht vorhanden, von NES übernommen)

Sie konnten bereits Berufserfahrung in den oben genannten Bereichen sammeln? Dann lassen Sie uns gern telefonieren.