Entwickelt Prognosemodelle für Ökostrom, validiert Erzeugungsfahrpläne und analysiert Einspeisedaten im österreichischen Höchstspannungsnetz.
Verantwortet Roadmap und Lebenszyklus eines B2B-Energiesoftware-Produkts und integriert agentische KI-Workflows mit menschlicher Kontrolle.
Intro Hamburg | €70.000,00 - €80.000,00 p.a.
Entwickelt Features End-to-End für eine Workflow-Engine und integriert LLM-basierte Agenten und Tool-Use in Produkterlebnisse.
Verantwortet technische Ausrichtung und Architektur einer Virtual-Power-Plant-Plattform, inkl. Agent-fähiger APIs und Umstellung des Teams auf agentisches Engineering.
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AI Solution Architect (m/w/d)
Baut und betreibt Kotlin/Spring-Boot-Backend-Services auf AWS und etabliert im Team KI-gestützte Entwicklungspraktiken mit Coding Agents.
Baut integrierte Finanzmodelle und Planungsprozesse neu auf und entwickelt KI-Agenten für Forecasting, Anomalie-Erkennung und Reporting.
KI-Agenten arbeiten rund um die Uhr, werden nicht müde und erledigen wiederkehrende Aufgaben zuverlässig und mit weniger Fehlern.
Verantwortet die technische Ausrichtung der Engineering-Bereiche, gestaltet Architektur und APIs für Agenten und führt den Wandel zu agentischem Engineering.
Warum dieser Job gelistet ist
Machine Learning ist eine benannte Aufgabe, das Kernergebnis sind aber energiewirtschaftliche Prognosen; im Zweifel die niedrigere Klasse B.. Prüfverfahren ansehen
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
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
Attraktives Zeitmodell mit größeren Freizeitblöcken Flexible Arbeitszeiten und Home Office Möglichkeiten Gefördertes Mittagessen Standort Zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten Work Life Balance Das Gehalt für Ihren neuen Job richtet sich nach Ihrer konkreten Qualifikation und Erfahrung. Das kollektivvertragliche Mindestgrundgehalt beträgt bei Erfüllung obiger Anforderungen für diese Position Euro 4.738,62,88 brutto im Monat. Vielfalt bei unseren Mitarbeiter:innen ist ein wichtiger Bestandteil unserer Unternehmenskultur.
Wir sind auf der Suche nach motivierten Menschen und achten bei Ihrer Bewerbung auf Chancengleichheit. Uns ist der Mensch wichtig, das Engagement und Ihr Wille mit uns gemeinsam die Energiewende zu gestalten. Dieser Position liegt eine Beschäftigung im Rahmen einer Arbeitskräfteüberlassung zu Grunde und ist auf die Dauer einer Karenz befristet.
Arbeitgeber ist ein Arbeitskräfteüberlassungsunternehmen.
Gehalt: ab EUR 4.739 brutto/Monat
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Zur OriginalanzeigeNetze, Lasten und Erzeugung lassen sich vorhersagen, und genau dort sitzt KI in dieser Branche. Die Stellen liegen oft näher an der Anlage als am Rechenzentrum.