Renewable Forecast Scientist (w/m/d - befristeter Karenzersatz)
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Fakten
Standort
Wagramer Straße 19, 1220 Wien
Gehalt
Ab Euro 4.738,62 brutto im Monat auf Vollzeitbasis bei Erfüllung der Anforderungen.
Das Gehalt für Ihren neuen Job richtet sich nach Ihrer konkreten Qualifikation und Erfahrung. Dieser Position liegt eine Beschäftigung im Rahmen einer Arbeitskräfteüberlassung zu Grunde und ist bis 31.08.2028 befristet. Arbeitgeber ist ein Arbeitskräfteüberlassungsunternehmen.
Das bieten wir
Ingrid Kreuzig
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AUSTRIAN POWER GRID
Aufgaben
- Prognosemodellierung: Energiewirtschaftliche Prognosemodelle für erneuerbare Erzeugungseinheiten entwickeln und optimieren
- Fahrplanvalidierung: Energieerzeugungsfahrpläne signifikanter Netznutzer:innen überprüfen
- Fahrplankoordination: Bereitstellung und Qualität von Energieerzeugungsfahrplänen mit externen Partner:innen abstimmen
- Prozessmodellierung: Fachliche Prozesse mit Spezialtools und Python modellieren
- Data Science: Feature Engineering- und Machine Learning-Methoden für energiewirtschaftliche Fragestellungen anwenden
- Datenanalyse: Große Datenmengen analysieren und energiewirtschaftliche Zusammenhänge visualisieren
- Netzanalyse: Einspeise- und Verbrauchsverhalten im österreichischen Hoch- und Höchstspannungsnetz untersuchen
- Qualitätssicherung: Methoden zur Sicherung sowie Verbesserung der Prognosegüte entwickeln und umsetzen
- Technologieentwicklung: Technologien, Prozesse und Tools bewerten und weiterentwickeln Anforderungen
Must-haves
- Abgeschlossene Ausbildung: Master- oder Diplomstudium in Naturwissenschaften oder Technik
- Relevante Berufserfahrung: 2+ Jahre in Data Science, Statistik, Programmierung, technischer Branche oder vergleichbar
- IT-Skills: Gute Kenntnisse in Python und Microsoft 365
- Kenntnisse: Grundkenntnisse in Machine Learning, Statistik, Modellierung, Datenvisualisierung, erneuerbare Energien, Umgang mit großen Datenmengen
- Sprachen: Deutsch C1, Englisch C1
- Arbeitsweise: Analytisch, systemisch, strukturiert Nice-to-haves:
- Kenntnisse: Grundkenntnisse in Energiewirtschaft
- Begeisterung: Datenanalyse, große Datenmengen, energiewirtschaftliche Zusammenhänge Jetzt Bewerben
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