Tech Lead – Advanced Analytics — TotalEnergies

Vollständige Beschreibung

Das Advanced Analytics-Team ist Teil der IT-Abteilung Power & Gas Trading und entwickelt Softwareprodukte, die fortschrittliche quantitative Analysen auf den europäischen und weltweiten Energiemärkten ermöglichen. Unsere Mission ist es, skalierbare, produktionsfähige Anwendungen zu entwickeln, die Händler, quantitative Analysten und Marktanalysten bei der Prognose, Optimierung, Simulation und Datenanalyse unterstützen. In enger Zusammenarbeit mit quantitativen Teams verwandeln wir analytische und maschinelle Lernmodelle in robuste Softwareprodukte, die zuverlässig in der Produktion arbeiten und gleichzeitig flexibel für zukünftige Entwicklungen bleiben. Als Tech Lead bieten Sie eine technische Führungsrolle in der gesamten Advanced Analytics-Produktlandschaft. Sie kombinieren praktisches Software-Engineering mit architektonischem Denken, führen technische Entscheidungen, fördern technische Exzellenz und arbeiten mit quantitativen Stakeholdern zusammen, um qualitativ hochwertige Analyseplattformen zu liefern. Dies ist keine People Management Rolle. Der Erfolg in dieser Position beruht auf technischem Fachwissen, Einfluss, Mentoring und der Fähigkeit, Best Practices für das Engineering in mehreren Initiativen voranzutreiben. Aktivitäten: Als Tech Lead sind Ihre Hauptaufgaben:

• Führen Sie das technische Design und die Implementierung von Softwareprodukten, die Prognose-, Optimierungs-, Simulations- und Advanced Analytics-Anwendungsfälle unterstützen.
• Führen Sie in Zusammenarbeit mit Solution Architects Softwarearchitektur und technische Entscheidungen durch, um Konsistenz, Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit in der gesamten Advanced Analytics-Landschaft zu gewährleisten.
• Enge Zusammenarbeit mit quantitativen Analysten, Händlern und Geschäftsinteressenten, um funktionale und technische Anforderungen zu verstehen, herauszufordern und zu verfeinern.
• Übersetzen Sie quantitative Forschung in zuverlässige, produktionsfähige Softwarelösungen und gewährleisten Sie gleichzeitig langfristige Wartbarkeit und Erweiterbarkeit.
• Entwerfen Sie Cloud-native Anwendungen nach modernen Engineering-Prinzipien und Best Practices für Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Sicherheit und Kostenoptimierung.
• Führen Sie die Industrialisierung analytischer und maschineller Lernmodelle an, um Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit, Überwachung und operative Exzellenz zu gewährleisten.
• Tragen Sie zur Softwareentwicklung, Code Reviews, technischen Untersuchungen und komplexen Implementierungen bei.
• Förderung technischer Exzellenz durch Kodierungsstandards, automatisiertes Testen, CI/CD, Dokumentation und kontinuierliche Verbesserung.
• Mentor und unterstützen Ingenieure durch technisches Coaching, Architekturberatung und Wissensaustausch, ohne direkte Leitungsmanagement-Verantwortlichkeiten.
• Unterstützung von Produktionssystemen, Behebung komplexer technischer Probleme und kontinuierliche Verbesserung bestehender Anwendungen. Darüber hinaus wird erwartet, dass der Tech Lead:
• Eigene technische Entscheidungen vom Lösungsdesign bis zur Produktionslieferung.
• Etablieren und fördern Sie Engineering-Standards im gesamten Advanced Analytics-Team.
• Balance kurzfristige Lieferziele mit langfristigen architektonischen Nachhaltigkeit.
• Treffen Sie fundierte technische Entscheidungen in Umgebungen mit sich ändernden Anforderungen und unvollständigen Informationen.
• Erkennen Sie technische Risiken frühzeitig und schlagen Sie pragmatische, skalierbare Lösungen vor.
• Förderung der Einführung moderner Software-Engineering-Praktiken und neuer Technologien, wo sie einen greifbaren Geschäftswert bieten.
• Bauen Sie Glaubwürdigkeit sowohl mit Software-Ingenieuren als auch mit quantitativen Experten auf, indem Sie starke Engineering-Fähigkeiten mit einem Verständnis der analytischen Modellierungsherausforderungen kombinieren.
• Beeinflussen Sie die technische Richtung durch Zusammenarbeit, Fachwissen und Führung anstelle von formaler Autorität. Kandidatenprofil: Bildung
• Master-Abschluss in Informatik, Software Engineering, Mathematik, Physik, Ingenieurwesen oder verwandte technische Disziplin. Erfahrung
• Mindestens 6 Jahre Berufserfahrung in der Softwareentwicklung, Data Science oder verwandten Bereichen, einschließlich Erfahrung als technischer Leiter oder leitender technischer Mitarbeiter bei komplexen Softwareprodukten.
• Erleben Sie die Bereitstellung, den Betrieb und die Wartung analytischer oder maschineller Lernlösungen in Produktionsumgebungen.
• Erfahrung in agilen Produktteams in komplexen Unternehmensumgebungen.
• Erfahrung in der Energiehandelsbranche, insbesondere in den Strommärkten, würde als Vorteil angesehen werden. Technische Fähigkeiten
• Expertenkenntnisse in Python und Erfahrung beim Aufbau von Backend-Anwendungen auf Produktionsebene.
• Starke Erfahrung beim Entwerfen von Cloud-nativen Anwendungen und verteilten Systemen auf AWS.
• Starkes Verständnis von Softwarearchitektur, Designmustern, API-Design und Systemintegration.
• Erleben Sie die Gestaltung von RESTful APIs und ereignisgesteuerten Architekturen.
• Erfahrung mit Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes und ECS.
• Erfahrung in der Implementierung von CI/CD-Pipelines und Infrastructure as Code.
• Solides Verständnis von relationalen Datenbanken, SQL, Datenmodellierung und modernen Datenplattformarchitekturen.
• Praxiserfahrung mit Databricks, MLflow oder vergleichbaren modernen Daten- und MLOps-Plattformen.
• Ein fundiertes Wissen über Best Practices im Bereich Software Engineering, einschließlich automatisierter Tests, Code Reviews, Beobachtbarkeit und Produktionsunterstützung.
• Vertrautheit mit Lakehouse-Architekturen und modernen Data Engineering-Praktiken wäre ein Gewinn.
• Erfahrungen mit der Entwicklung moderner Frontend-Anwendungen und Datenvisualisierungstools mit React oder ähnlichen Frameworks würden als Plus angesehen. Fähigkeiten
• Ausgezeichnete Kommunikation und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, effektiv mit technischen und quantitativen Zielgruppen zu interagieren.
• Starke analytische und Problemlösungsfähigkeiten.
• Demonstrierte Fähigkeit, Ingenieure zu betreuen und technische Führung durch Einfluss zu bieten.
• Fähigkeit, effektiv in einem schnelllebigen, kollaborativen und internationalen Umfeld zu arbeiten.
• Starkes Engagement für technische Exzellenz und kontinuierliche Verbesserung. Zusätzliche Informationen Bevorzugte Qualifikationen umfassen:
• PhD in Informatik, Mathematik, Physik, Operations Research, Machine Learning, Künstliche Intelligenz oder einer anderen quantitativen Disziplin.
• Verständnis europäischer Energiesysteme, Strommärkte und quantitativer Handelsworkflows.
• Erfahrung mit Prognose, Optimierung, Zeitreihenanalyse oder anderen quantitativen Modellierungstechniken, zusammen mit einem Verständnis der Herausforderungen bei der Einführung analytischer Modelle in die Produktion.
• Erleben Sie den Aufbau datenintensiver oder KI-fähiger Plattformen, die quantitative Forschung unterstützen.
• Kenntnis der bewährten MLOps-Verfahren, einschließlich Modelllebenszyklusmanagement, Modellversionierung, Reproduzierbarkeit, Überwachung und Governance.
• Nutzen Sie KI-gestützte Softwareentwicklungstools (z. B. GitHub Copilot, Claude Code, Codex oder gleichwertig), um die Engineering-Produktivität zu verbessern und gleichzeitig hohe Standards für Softwarequalität zu gewährleisten.

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