Quantitative / Machine Learning Engineer — TotalEnergies

Vollständige Beschreibung

Kontext & Umwelt: TotalEnergies entwickelt seine Aktivitäten entlang der Stromwertschöpfungskette mit einem wachsenden Portfolio an erneuerbaren Energien, flexiblen Anlagen und Stromversorgungsaktivitäten in ganz Europa. Bei Trading & Shipping entwickeln unsere algorithmischen Handelsteams fortschrittliche quantitative und maschinelle Lernlösungen, um Handels- und Optimierungsaktivitäten in den europäischen kurzfristigen Strommärkten zu unterstützen. Als Quantitative / Machine Learning Engineer treten Sie einer hochtechnischen und kollaborativen Umgebung an der Schnittstelle von Energiehandel, quantitativer Modellierung, maschinellem Lernen und Software-Engineering bei. Sie tragen direkt zur Entwicklung von Modellen und Algorithmen bei, die zur Identifizierung und Erfassung von Chancen auf den europäischen Strommärkten verwendet werden, und arbeiten eng mit quantitativen Analysten, algorithmischen Händlern, Datenwissenschaftlern und IT-Spezialisten zusammen. Die Rolle bietet eine signifikante Exposition gegenüber schnelllebigen Energiemärkten und die Möglichkeit, an Modellen zu arbeiten, die sich von der Forschung und dem Backtesting bis hin zur Live-Produktion bewegen und letztendlich zur Handelsleistung beitragen. Aktivitäten: Sie haben einen starken quantitativen Hintergrund und genießen es, fortschrittliche Modellierungstechniken auf komplexe, reale Probleme anzuwenden. Wir suchen jemanden mit:

• Ein Ingenieurstudium, Master-Abschluss oder PhD in einem quantitativen Bereich wie Mathematik, Physik, Machine Learning, Informatik oder einer verwandten Disziplin.
• Etwa 2-3 Jahre Berufserfahrung in der Produktion mit Machine-Learning-Modellen, idealerweise mit Live-Prognose oder anderen Echtzeit-Anwendungen.
• Starke Kenntnisse in Python.
• Erfahrung mit MongoDB, SQL und Shell-Scripting.
• Ein solides Verständnis der Software-Architektur und Produktionsqualität Entwicklung Praktiken.
• Erfahrung mit Docker und Vertrautheit mit DevOps/MLOps-Umgebungen, einschließlich CI/CD-Pipelines.
• Ein fundiertes Wissen über maschinelle Lerntechniken, einschließlich überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen.
• Praktische Erfahrung mit Zeitreihenmodellierung und -analyse.
• Die Fähigkeit, komplexe Systeme zu analysieren und direkte und indirekte Beziehungen zwischen mehreren Signalen und Datensätzen zu identifizieren.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, quantitative Ergebnisse sowohl für technische als auch für geschäftliche Stakeholder klar zu erklären.
• Die Fähigkeit, effektiv in einer schnelllebigen, kollaborativen Handelsumgebung zu arbeiten. Zusätzliche Vermögenswerte Folgendes würde als Vorteil betrachtet:
• Frühere Exposition gegenüber Energie, Rohstoffen oder Finanzmärkten.
• Verständnis der europäischen Strommärkte, Stromerzeugungs- oder Energieversorgungsmechanismen.
• Erfahrung mit Handelssignalen, Prognosemodellen oder Optimierungsproblemen.
• Vertrautheit mit Projektmanagement und kollaborativen Tools wie Jira, Asana oder Monday.com. Warum mitmachen? Diese Rolle bietet die Möglichkeit, an der Spitze der Data Science und des algorithmischen Handels im Energiesektor zu arbeiten. Sie werden an fortgeschrittenen quantitativen Modellen mit einer direkten Verbindung zu Live-Markten und Handelsentscheidungen arbeiten, während Sie mit erfahrenen Fachleuten aus den Bereichen Handel, quantitative Forschung und Technologie zusammenarbeiten. Sie treten in ein internationales Umfeld ein, in dem maschinelles Lernen und quantitative Analyse eine immer wichtigere Rolle bei der Optimierung der Aktivitäten von TotalEnergies auf den europäischen Strommärkten spielen. Kandidatenprofil: Als Teil des Algorithmic Trading Teams werden Sie:
• Entwicklung quantitativer und maschineller Lernmodelle zur Unterstützung algorithmischer Handelsstrategien auf den europäischen Strommärkten.
• Erstellen Sie Modelle über den gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Datenaufbereitung und Feature Engineering bis hin zu Modellschulungen, Optimierung, Validierung und Live-Bereitstellung.
• Entwerfen Sie neue Indikatoren, Signale und Funktionen, um quantitative und maschinelle Lernmodelle zu verbessern.
• Analysieren Sie große und komplexe Datensätze, um Muster, Beziehungen und Handelssignale zu identifizieren.
• Durchführung quantitativer Untersuchungen zu den europäischen Strommärkten und Umsetzung von Marktbeobachtungen in umsetzbare Modellierungsideen.
• Überwachen Sie die Leistung und Robustheit von Modellen in simulierten und Live-Handelsumgebungen.
• Bewerten Sie kontinuierlich das Modellverhalten und identifizieren Sie Möglichkeiten, die Prognosegenauigkeit und die Handelsleistung zu verbessern.
• Beitrag zu strengen Backtesting-, Validierungs- und Modellleistungsmethoden.
• Arbeiten Sie mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um Modelle in Produktion zu bringen und deren Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit sicherzustellen.
• Arbeiten Sie eng mit algorithmischen Händlern und Technologieteams zusammen, um quantitatives Research in operative Handelslösungen umzuwandeln.
• Bringen Sie Ihre Data-Science-Expertise in breitere Modellierungs- und Optimierungsthemen im Team ein.

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