Quantitative / Machine Learning Engineer in Genf

Quantitative / Machine Learning Engineer in Genf

Genf Vollzeit 67500 - 82500 CHF / Jahr (geschätzt) Vor Ort
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle quantitative und Machine-Learning-Modelle für den algorithmischen Handel in europäischen Strommärkten.
  • Unternehmen: TotalEnergies, ein führendes Unternehmen im Bereich erneuerbare Energien und Energiehandel.
  • Vorteile: Internationale Arbeitsumgebung, Weiterbildungsmöglichkeiten und Karrierewachstum.
  • Weitere Informationen: Engagiertes Team, das Vielfalt schätzt und Chancengleichheit fördert.
  • Warum dieser Job: Arbeite an innovativen Modellen mit direktem Einfluss auf Handelsentscheidungen und Marktanalysen.
  • Qualifikationen: Abschluss in einem quantitativen Fach, Erfahrung mit Machine-Learning-Modellen und Python-Kenntnisse.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 67500 - 82500 CHF pro Jahr.

Context & Environment TotalEnergies entwickelt seine Aktivitäten entlang der gesamten Wertschöpfungskette im Bereich Energie, mit einem wachsenden Portfolio an erneuerbaren Erzeugungen, flexiblen Anlagen und Stromversorgungsaktivitäten in Europa. Innerhalb des Handels & Versands bauen unsere algorithmischen Handelsteams fortschrittliche quantitative und maschinelle Lernlösungen auf, um Handels- und Optimierungsaktivitäten auf den europäischen kurzfristigen Strommärkten zu unterstützen.

Aktivitäten Sie haben einen starken quantitativen Hintergrund und genießen es, fortschrittliche Modellierungstechniken auf komplexe, reale Probleme anzuwenden. Wir suchen jemanden mit:

  • Ein Ingenieurstudium, Masterabschluss oder PhD in einem quantitativen Bereich wie Mathematik, Physik, Maschinelles Lernen, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
  • Ungefähr 2–3 Jahre Berufserfahrung mit maschinellen Lernmodellen in der Produktion, idealerweise mit Live-Prognosen oder anderen Echtzeitanwendungen.
  • Starke Kenntnisse in Python.
  • Erfahrung mit MongoDB, SQL und Shell-Scripting.
  • Ein solides Verständnis von Softwarearchitektur und Entwicklungspraktiken in Produktionsqualität.
  • Erfahrung mit Docker und Vertrautheit mit DevOps/MLOps-Umgebungen, einschließlich CI/CD-Pipelines.
  • Starkes Wissen über Techniken des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen.
  • Praktische Erfahrung mit Zeitreihenmodellierung und -analyse.
  • Die Fähigkeit, komplexe Systeme zu analysieren und direkte sowie indirekte Beziehungen zwischen mehreren Signalen und Datensätzen zu identifizieren.
  • Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, quantitative Ergebnisse klar sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern zu erklären.
  • Die Fähigkeit, effektiv in einer schnelllebigen, kollaborativen Handelsumgebung zu arbeiten.

Zusätzliche Vermögenswerte Die folgenden Punkte würden als Vorteil angesehen:

  • Frühere Erfahrungen im Bereich Energie, Rohstoffe oder Finanzmärkte.
  • Verständnis der europäischen Strommärkte, der Stromerzeugung oder der Mechanismen der Energieversorgung.
  • Erfahrung mit Handelssignalen, Prognosemodellen oder Optimierungsproblemen.
  • Vertrautheit mit Projektmanagement- und Kollaborationstools wie Jira, Asana oder Monday.com.

Warum uns beitreten? Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an der Spitze der Datenwissenschaft und des algorithmischen Handels im Energiesektor zu arbeiten. Sie werden an fortschrittlichen quantitativen Modellen mit direkter Verbindung zu Live-Märkten und Handelsentscheidungen arbeiten, während Sie mit erfahrenen Fachleuten aus Handel, quantitativer Forschung und Technologie zusammenarbeiten.

Sie werden Teil eines internationalen Umfelds, in dem maschinelles Lernen und quantitative Analyse eine zunehmend wichtige Rolle bei der Optimierung der Aktivitäten von TotalEnergies auf den europäischen Strommärkten spielen.

Kandidatenprofil Als Teil des Algorithmic Trading-Teams werden Sie:

  • Quantitative und maschinelle Lernmodelle entwickeln, die algorithmische Handelsstrategien auf den europäischen Strommärkten unterstützen.
  • Modelle über den gesamten Lebenszyklus hinweg erstellen, von der Datenvorbereitung und Merkmalsengineering über das Training, die Optimierung, Validierung bis hin zur Live-Bereitstellung.
  • Neue Indikatoren, Signale und Merkmale entwerfen, um quantitative und maschinelle Handelsmodelle zu verbessern.
  • Große und komplexe Datensätze analysieren, um Muster, Beziehungen und Handelssignale zu identifizieren.
  • Quantitative Forschung zu europäischen Strommärkten durchführen und Marktbeobachtungen in umsetzbare Modellideen übersetzen.
  • Die Leistung und Robustheit von Modellen sowohl in simulierten als auch in Live-Handelsumgebungen überwachen.
  • Das Modellverhalten kontinuierlich bewerten und Möglichkeiten zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit und Handelsleistung identifizieren.
  • Zu rigorosen Back-Testing-, Validierungs- und Modellleistungsmethoden beitragen.
  • Mit funktionsübergreifenden Teams zusammenarbeiten, um Modelle in die Produktion zu bringen und deren Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit sicherzustellen.
  • Eng mit algorithmischen Händlern und Technologie-Teams zusammenarbeiten, um quantitative Forschung in betriebliche Handelslösungen umzusetzen.
  • Ihr Fachwissen in der Datenwissenschaft zu breiteren Modellierungs- und Optimierungsthemen innerhalb des Teams beitragen.

Der Beitritt zu TotalEnergies bedeutet, sich für den Energiewandel einzusetzen und dazu beizutragen, Energie bereitzustellen, die für möglichst viele Menschen erschwinglicher, verfügbarer und nachhaltiger ist. Sie werden in einem internationalen Multi-Energie-Unternehmen wachsen, in dem jedes Talent zählt. Sie werden zu ehrgeizigen Projekten beitragen und konkrete Lösungen für die Herausforderungen der heutigen Energieversorgung liefern.

Im Laufe Ihrer Karriere profitieren Sie von einer Vielzahl von Aufgaben und maßgeschneiderten Lernmöglichkeiten. Sie werden Ihr Potenzial in einem Umfeld voll ausschöpfen, das Innovation und Exzellenz fördert. Treten Sie engagierten und kollaborativen Teams bei, in denen der Erfolg gemeinsam aufgebaut wird. Wir legen Wert auf Respekt und das Wohlbefinden der Mitarbeiter im Zentrum unserer Leistung. Deshalb schätzt TotalEnergies Vielfalt und fördert Chancengleichheit für alle.

Quantitative / Machine Learning Engineer in Genf Arbeitgeber: TotalEnergies Trading

TotalEnergies ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, an der Spitze der Datenwissenschaft und des algorithmischen Handels im Energiesektor zu arbeiten. In einem internationalen und kollaborativen Umfeld fördern wir Innovation und Exzellenz, während wir gleichzeitig auf die Herausforderungen der Energiezukunft reagieren. Bei uns profitieren Sie von vielfältigen Entwicklungsmöglichkeiten und einem respektvollen Arbeitsklima, das Vielfalt schätzt und Chancengleichheit für alle fördert.

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Kontaktdaten:

TotalEnergies Trading Recruiting-Team

Jobgipfel Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Quantitative / Machine Learning Engineer in Genf erhalten könntest

✨Zeig, was du kannst!

Mach mit bei Open-Source-Projekten oder setz eigene Datenbank-Projekte um. Das zeigt dein Können und gibt dir was Cooles zum Vorzeigen in deinen Gesprächen. Wer auf GitHub nachschaut, wird sehen, was für Skills du hast!

✨Lerne die Szene kennen!

Besuch lokale Meetups für Datenbank-Entwickler oder geh an Fachkonferenzen in der Nähe. Hier kannst du Kontakte knüpfen und sogar direkt Leute von TotalEnergies Trading kennenlernen. Das kann dir einen Vorteil im Bewerbungsprozess verschaffen.

✨Sprich mit Profis!

Such dir Mentoren aus der Datenbank-Branche, die dir wertvolle Einblicke geben können. Frag sie nach Trends und Technologien, die momentan gefragt sind. Das Wissen kannst du dann super in deinen Vorstellungsgesprächen einbringen.

✨Bewirb dich direkt bei uns!

Such dir offene Stellen für Datenbanken auf unserer Website raus und bewirb dich direkt! Wir schätzen das Engagement und sind immer auf der Suche nach Talenten, die unser Team verstärken können.

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Quantitative / Machine Learning Engineer in Genf mit Bravour zu bestehen

Quantitative Analyse
Maschinenlernen
Python
MongoDB
SQL
Shell-Scripting
Softwarearchitektur

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Datenbank-Fähigkeiten richtig präsentieren:Stell sicher, dass deine Fähigkeiten in der Datenbankentwicklung klar und deutlich auf deinem Lebenslauf stehen. Liste relevante Technologien wie SQL, NoSQL oder spezifische Datenbankmanagementsysteme auf. Zeig uns, dass du die Tools beherrschst, die wir im Alltag brauchen!

Projekte und Erfahrungen einfügen:Wenn du schon an Datenbankprojekten gearbeitet hast – sei es in der Schule, im Studium oder in Praktika – vergiss nicht, diese zu erwähnen! Wir wollen sehen, welche Herausforderungen du gemeistert hast und wie du zur Lösung beigetragen hast. Das gibt uns ein gutes Bild deiner praktischen Erfahrung.

Motivation und Ziele zeigen:In deinem Bewerbungsschreiben ist es wichtig, uns zu zeigen, warum du genau in der Datenbankbranche arbeiten willst. Erzähl uns, was dich an dieser Karriere begeistert und wie du dir deine Zukunft bei TotalEnergies Trading vorstellst. Das hilft uns, deine Leidenschaft nachzuvollziehen.

Anpassung der Bewerbung an unsere Vision:Achte darauf, dass deine Bewerbung zu unserer Unternehmensvision bei TotalEnergies Trading passt. Zeig uns, wie deine persönlichen Werte und beruflichen Ziele mit unseren übereinstimmen. Das zeigt, dass du dich mit uns als Unternehmen identifizieren kannst und motiviert bist, Teil unseres Teams zu werden.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei TotalEnergies Trading vorbereitet

✨Mach dich mit Datenbanktools vertraut

Wenn du dich für eine Vollzeitstelle im Bereich Datenbanken bewirbst, ist es wichtig, dass du die gängigsten Datenbankmanagementsysteme wie MySQL, PostgreSQL oder Oracle kennst. Zeig im Interview, dass du mit SQL umgehen kannst und vielleicht sogar einige coole Abfragen oder Optimierungsstrategien parat hast, um deine Kenntnisse unter Beweis zu stellen.

✨Hände hoch für technische Fragerunden!

Bereite dich darauf vor, technische Fragen zu beantworten, die dein Verständnis von Datenbankdesign, Normalisierung und den Umgang mit großen Datenmengen testen. Sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung einzubringen oder hypothetische Szenarien zu lösen, die dir helfen, deine Problemlösungsfähigkeiten zu zeigen.

✨Dein Portfolio zählt!

Für eine Vollzeitstelle soll dein Portfolio eindrucksvoll sein. Wenn du schon an Projekten gearbeitet hast, sei es in der Uni oder privat, dann bring ein paar von diesen Beispielen mit. Das zeigt, dass du nicht nur Theorie drauf hast, sondern auch praktische Erfahrungen gesammelt hast.

✨Sei bereit für das Teamplay

In einer Vollzeitstelle geht’s oft darum, im Team zu arbeiten. Überlege dir, wie du deine Teamfähigkeit unter Beweis stellen kannst. Vielleicht hast du ja schon mal in einem Projektteam gearbeitet und könntest erzählen, wie du die Kommunikation und Zusammenarbeit mit anderen gefördert hast.