Data Scientist / Machine Learning

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Capital Energy

Capital Energy, empresa líder de Energías Renovables con más de 15 años de experiencia en el sector, busca incorporar a un@ Data Scientist / Machine Learning para estar basado en Madrid y que se encargará del análisis de series temporales.

 

Como Data Scientist / Machine Learning, estarás dentro del área de modelos dentro de Gestión de la energía. Se apostará por distintas técnicas para la resolución de problemas de negocio y la creación de herramientas que faciliten y agilicen el trabajo diario agregando valor tanto a la operación de Gestión de la Energía, como a otras áreas dentro de la casa.

Reportando a la responsable de Modelización y Riesgos de Gestión de la Energía, tus principales funciones serán:

 

·       Automatización/tratamiento de datos.

·       Desarrollo de modelos de predicción de series temporales.

·       Monitorización y análisis de mercados de energía.

 

Requisitos:

·       Formación en Ingeniería, matemáticas, físicas o informática.

·       Al menos 3 años de experiencia laboral en analítica avanzada.

·       Conocimientos de BBDD, integraciones con terceros y posterior tratamiento de datos.

·       Conocimientos y experiencia en el entrenamiento de modelos de Machine Learning y Deep Learning concretamente en el ámbito de la predicción de series temporales.

·       Buen nivel de programación, especialmente Python.

·       Buen nivel en matemáticas.

·       Se valorará positivamente, tener experiencia en el sector eléctrico y/o conocimientos en modelos estadísticos (con énfasis en modelos predictivos) de gestión de riesgo.

 

Si eres una persona con un perfil muy enfocado a resolución de problemas, tienes pasión por el desarrollo de herramientas de negocio, modelos predictivos y automatización y análisis de la información, no dudes en inscribirte como Data Scientist / Machine Learning.

Detalles del empleo

Nivel de experiencia

Algo de responsabilidad

Sector

  • Energía renovable y medio ambiente
  • Servicios públicos

Tipo de empleo

Jornada completa

Funciones laborales

Por favor, para apuntarte a este trabajo visita www.linkedin.com.