Domain Data Scientist (эксплуатация системы оцифровки) (б/м/д)

50Hertz – один из четырех операторов газотранспортных систем в Германии. Совместно с бельгийским оператором электросетей Elia (Брюссель) мы формируем международную группу Elia Group. На 50 Гц более 2100 человек работают над тем, чтобы потоки тока были надежными, низкими и оптимально контролируемыми на больших расстояниях. Как ТСО мы играем центральную роль в осуществлении энергетического перехода в социальном, техническом и экономическом смысле. Наша цель: К 2032 году мы хотим интегрировать 100-процентную возобновляемую энергию в сеть и систему. инновационный Мы продвигаем энергетический переход с помощью будущих технологий и творческих решений. Мы уже думаем об этом дне и готовы идти новыми путями. дайверы Мы работаем с людьми из разных культур и с различными талантами, чтобы вместе достичь больших успехов. Мы всегда воспринимаем разнообразие в каждом аспекте как шанс. Ответственный Мы несем ответственность за надежное электроснабжение и устойчивое расширение электросети. Чтобы справиться с этой задачей, само собой разумеется взять на себя ответственность друг за друга. сообщество Наше сильное сообщество и ценное сотрудничество обеспечивают успех нашей миссии. Именно поэтому мы активно продвигаем индивидуальные сильные стороны и интересы наших сотрудников и поддерживаем личностное развитие.

Domain Data Scientist (Digitization System Operation)

Полный рабочий день (37 часов в неделю) Хайдестрасе 2, 10557 Берлин неограниченный На следующую возможную дату Идентификатор работы: 10395

Это делает эту работу интересной для меня: я хочу быть активной частью энергетического перехода, проектировать цифровое будущее операторов овертайм-сетей с командой и развивать экосистему Центра управления следующего поколения (Modular Control Center System)! Я беру на себя ответственность как специалист по данным домена (Digitization System Operation) и вместе с другими специалистами по данным обеспечиваю высокопроизводительные модели прогнозирования, последовательные сетевые вычисления и правильное моделирование системы. К ним относятся выявление и анализ вариантов использования с заинтересованными сторонами бизнеса, их внедрение, эксплуатация и мониторинг программных продуктов. Я помогаю разрабатывать единую стратегию данных и внедрять новые услуги машинного обучения для безопасной энергосистемы завтрашнего дня. Вместе с командой я сделаю очень сложные данные управляемыми и предсказуемыми в нашей сети передачи, чтобы достичь 100 процентов к 2032 году: Возмещаемая энергия для сильной экономики» (https://www.50hertz.com/en/Company/strategy).

Благодаря современной рабочей среде в Берлине и Нойенхагене и привлекательному решению для мобильной работы 50Hertz предлагает идеальные условия для меня и моего личного развития. Мои задачи Я отвечаю за новое и дальнейшее развитие и интеграцию приложений прогнозирования и расчета сети (например, прогнозы кормов, прогнозы нагрузки, анализ сценариев, оптимизация топологии) с использованием методов науки о данных. Я разрабатываю модели машинного обучения в области возобновляемых источников энергии: от разработки сценариев использования с бизнес-экспертами и менеджерами по продуктам до анализа данных и эксплуатации моделей машинного обучения в продуктивном использовании. Я собираю, очищаю и преобразую временные ряды и данные о погоде для обеспечения высококачественных наборов данных для прогнозирования и сетевых моделей и, таким образом, для обеспечения наших основных процессов и последующих процессов (публикации, выставление счетов). Я использую современные подходы к моделированию (например, регрессионные модели, повышение градиента, глубокое обучение, вероятностные модели), чтобы обеспечить точные прогнозы для производства и потребления энергии. Я забочусь о четкой и понятной документации кода, конвейеров данных и моделей для долгосрочного обслуживания и дальнейшего развития. Я тесно сотрудничаю с разработчиками, инженерами данных, архитекторами данных и пользователями системы управления. Я работаю с национальными и международными рабочими группами и научно-техническими проектами, чтобы передать лучшие решения нашим операционным процессам.

У меня есть несколько лет профессионального опыта в области анализа данных, науки о данных и машинного обучения, в частности, в разработке и эксплуатации решений на основе данных. Я хорошо разбираюсь в построении конвейеров данных, обработке данных и обработке больших объемов данных, а также реляционных и NoSQL баз данных (например, MongoDB). У меня очень хорошие знания программирования на Python, включая общие фреймворки (например, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow), а также опыт разработки API, развертывания и мониторинга сервисов ML. Я приношу несколько лет опыта в области применения и оценки алгоритмов ML, разработки функций и оценки моделей (например, перекрестная валидация, такие показатели, как RMSE, MAPE). Я знаю себя в области мониторинга и наблюдаемости услуг ML (например, с Prometheus, Grafana), а также опыт развертывания и масштабирования моделей в производственных средах. Я уверен в Git и современных рабочих процессах разработки (Code Reviews, CI/CD). Для меня характерно ярко выраженное аналитическое мышление, самоинициативность и способность объяснять сложные технические вопросы способом, соответствующим адресу. У меня есть знание немецкого языка (C1) и очень хорошее знание английского языка (B2) в слове и письме. Нет нужды, но преимущество знание разработки и продуктивного использования моделей данных в среде энергетики, например, для прогнозирования, расчета сетей и оптимизации моделей; опыт работы с Общей информационной моделью (CIM) в стандарте обмена общей сетевой моделью (CGMES) и форматах данных UCTE; Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS SageMaker, Google Cloud AI или Azure ML опыт работы с ELT/ETL фреймворками, CI/CD, развертывание в среде Kubernet с Azure, Docker Containers, стриминговыми архитектурами и технологиями, такими как Apache Kafka, Идеальный опыт в высокопроизводительных вычислениях и разработке алгоритмов решений; Идеальный опыт работы с расчетами потока нагрузки и сетевым анализом в электрических сетях с помощью, например, PowerFactory, Pandapower, Integral или Neplan.

Возможность продвижения самого энергетического перехода Произносится коллегиальная среда Различные модели рабочего времени с долгосрочным счетом Содействие личностному развитию 30 дней отпуска Мероприятия для сотрудников (например, дни развития команды и фестиваль компании) Справедливое вознаграждение и широкие социальные льготы Профессиональные консультации по (психическому) здоровью, уходу, праву, финансам и многим другим Профессиональная пенсия Flexikompass – это так гибко: Время работы: 37 часов в неделю (полное время), Гибкий рабочий день с долгосрочным счетом для поддержания баланса между работой и личной жизнью Количество дней не ограничено, Нет основного рабочего времени, Мобильная работа (также из дома). .