Analiza i modelowanie danych rynkowych – przetwarzanie i interpretacja danych dotyczących cen energii, popytu, produkcji z OZE, prognoz pogodowych, danych z giełd energii i systemów bilansowania
Monitorowanie dynamiki rynku energii – śledzenie i analizowanie zmian regulacyjnych, trendów technologicznych, wahań podaży i popytu, a także ich wpływu na strategię operacyjną i handlową firmy
Budowanie i utrzymywanie modeli predykcyjnych – m.in. do prognozowania cen, zapotrzebowania, produkcji energii, zużycia przez klientów końcowych, oraz identyfikacji ryzyk i anomalii
Analiza scenariuszowa – opracowywanie symulacji i modeli "co-jeśli", uwzględniających różne warianty rozwoju sytuacji rynkowej (np. zmiany taryf, integracja nowych źródeł energii, wzrost udziału OZE)
Rekomendacje biznesowe – przekształcanie wyników analiz w konkretne rekomendacje dotyczące redukcji kosztów niezbilansowania portfela
Wdrażanie modeli ML w środowisku produkcyjnym – przygotowanie pipeline’ów, monitorowanie działania modeli, dostrajanie ich do zmieniających się warunków rynkowych
Dbanie o jakość i aktualność danych – współpraca przy tworzeniu i utrzymaniu hurtowni danych, kontrola jakości danych wejściowych do modeli, walidacja wyników
requirements-expected :
Doświadczenie 2-5 lat na podobnym stanowisku
Bardzo dobra znajomość Pythona i bibliotek ML : scikit-learn, pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM, PyTorch lub TensorFlow
Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych i przetwarzaniem danych w środowisku chmurowym (np. AWS, GCP, Azure)