Junior Machine Learning Engineer / AI Fejlesztő
(Energy Market Forecasting)
Az Energiabörze folyamatosan bővülő K+F és Energiapiaci Elemzési csapatába keresünk
Junior Machine Learning Engineer / AI Fejlesztő kollégát.
A pozíció lehetőséget biztosít arra, hogy az új munkatárs valódi piaci adatokkal, üzleti környezetben fejlessze gépi tanulási tudását. Érdekel a gépi tanulás, az idősoros előrejelzés, és szeretnéd látni, hogyan lesz a kódodból valódi piaci döntés? Akkor nálunk a helyed!
Az Energiabörze egy stabil, folyamatosan fejlődő magyar energetikai cégcsoport, amely
- energiapiaci elemzési és kereskedelmi megoldásokat nyújt,
- saját fejlesztésű rendszereket és szabályozási központot működtet,
- modern AI és Data Science technológiákat alkalmaz,
- valamint saját erőművi portfólióval is rendelkezik.
Célunk az energiatermelés és -kereskedelem optimalizálása, ügyfeleink támogatása és innovatív megoldások fejlesztése – belső szakértői csapattal, valódi piaci hatással.
A munkakör célja gépi tanulási és neurális háló alapú modellek fejlesztésének, tesztelésének és üzemeltetésének támogatása energiapiaci ár előrejelzésekhez kapcsolódóan.
Főbb feladatok
- Gépi tanulási és neurális háló alapú modellek fejlesztése és finomhangolása
(pl. ANN, RNN, LSTM, GRU, XGBoost) - Energiapiaci adatok (HUPX, DAM, intraday, RSZIT, megújuló termelési adatok)
előkészítése, tisztítása és elemzése - Feature engineering, modellvalidáció, előrejelzési pontosság javítása
- Modellek futtatása, eredmények értékelése és dokumentálása
- Python alapú fejlesztések készítése és karbantartása
- Elemzések, riportok és kimutatások készítése belső felhasználásra
- Együttműködés az energiapiaci elemzési és kereskedelmi területekkel
Elvárások
- Befejezett BSc végzettség
(matematikus, alkalmazott matematikus, fizikus, mérnök-informatikus, energetikai vagy rokon terület) - Erős analitikus, matematikai és algoritmikus gondolkodás
- Python programozási ismeretek és kapcsolódó Data Science könyvtárak: pandas, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch
- AI / Machine Learning alapok ismerete (neurális hálók, regressziós modellek)
- Problémamegoldás, tanulási hajlandóság
- Üzleti problémák megismerésének igénye
- Angol nyelv legalább középfokú (B2) ismerete
- Szakmai irányítás mellett önálló munkavégzés
- Új technológiákra, tanulásra való nyitottság
- Együttműködés a kollégákkal
- Gyakornoki pozíció esetén legalább heti 24 órás rendelkezésre állás
Előnyt jelent
- Idősoros előrejelzési modellekben szerzett tapasztalat
- Energiapiaci vagy villamosenergia-piaci ismeretek (HUPX, DAM, Intraday)
- Megújuló energiatermelési adatok (nap-, széltermelés) feldolgozásában szerzett tapasztalat
- Git verziókezelő ismerete
- Docker / konténerizációs alapismeretek
- Gépi tanulási algoritmusok üzleti környezetben történő alkalmazása
Amit kínálunk
- Részvétel éles, üzleti döntéseket támogató AI projektekben
- Szakmai mentorálás tapasztalt ML és AI szakértők támogatásával
- Valós piaci hatás: munkád eredménye közvetlenül megjelenik a döntésekben
- Rugalmas munkaidő, tanulmányokkal összeegyeztethető munkavégzés
- Modern technológiai környezet, strukturált szakmai működés
- Stabil vállalati háttér, dinamikusan bővülő cégcsoport
- Versenyképes juttatás (gyakornoki vagy junior szintnek megfelelően)
- Összetartó, szakmailag elhivatott csapat
- Betekintés a legmodernebb európai energetikai szabványok működésébe
Ha szeretnéd az elméleti tudásodat a gyakorlatban, egy dinamikusan fejlődő iparágban kamatoztatni,
várjuk szakmai önéletrajzodat!
