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Danske Commodities
Danske Commodities
501 – 1.000 Mitarbeitende
B2BEnergie
Danske Commodities ist ein technologieorientiertes Energiehandelsunternehmen, das weltweit in mehr als 40 Strom- und Gasmärkten tätig ist. Die Teams des Unternehmens verbinden Erzeuger erneuerbarer und konventioneller Energie mit Versorgungsunternehmen, Industriekunden, Großhandelsmärkten und anderen Energieverbrauchern im großen Maßstab. Darüber hinaus verwaltet das Unternehmen Gasspeicher und damit verbundene Anlagen, um Energiesystemen mehr Flexibilität zu verleihen. Es bietet außerdem Stromabnahmeverträge sowie Handels- und Risikomanagementdienstleistungen für Erzeuger, Eigentümer von Batteriespeichern und Verbraucher an. Die Arbeit verbindet datenbasierte Marktanalysen mit schneller Umsetzung und unterstützt die Entwicklung eines flexibleren und zunehmend erneuerbaren Energiesystems.
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Stellen im Unternehmen

Quantitativer Analyst, automatisierter Handel – US-Strommärkte (Hybrid)

Entwickle Machine-Learning-Handelsstrategien für Danske Commodities, indem du Daten aus den US-Strommärkten in automatisierte Entscheidungen umwandelst. Diese Position verbindet quantitative Forschung, prädiktive Modellierung und algorithmischen Handel im Produktionsbetrieb.

DKDänemarkHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
PythonPyTorchScikit-Learn

Beschreibung

  • Entwickle und implementiere automatisierte Handelsstrategien mit Python und modernen Frameworks für maschinelles Lernen oder Deep Learning
  • Wandle große, hochdimensionale Datensätze in Prognosemodelle und umsetzbare Handelssignale um
  • Verbessere bestehende Modelle, technische Infrastruktur und Forschungsabläufe
  • Arbeite mit Tradern und Analysten in den USA zusammen, um Marktwissen in skalierbare quantitative Produkte zu überführen
  • Halte dich über Fortschritte im maschinellen Lernen, Deep Learning und in der quantitativen Finanzwirtschaft auf dem Laufenden
  • Überführe vielversprechende Ideen aus der Forschung in den Produktionsbetrieb
  • Entwickle und betreibe algorithmische Strategien für die Strommärkte

Anforderungen

  • Du hast einen MSc- oder PhD-Abschluss in Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder einer verwandten Fachrichtung
  • Du verfügst über fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Entwicklung
  • Du hast Erfahrung mit der Entwicklung zuverlässiger, produktionsreifer Software
  • Du bringst umfangreiche Erfahrung mit Methoden und Werkzeugen des maschinellen Lernens wie PyTorch und Scikit-learn mit
  • Du verstehst aktuelle Fortschritte im maschinellen Lernen und Deep Learning
  • Du kannst führende Forschung in nutzbare Lösungen für die Praxis übertragen
  • Du hast in einem stark analytisch geprägten Umfeld gearbeitet
  • Erfahrung in der Energiebranche ist nicht erforderlich

Zusatzleistungen

  • Individuelle Entwicklungspläne, die auf dein Wachstum zugeschnitten sind
  • Zugang zu mehr als 100 Kursen der DC University und zu Harvard Learning
  • Teilnahme an jährlich mehr als 100 sozialen und kulturellen Veranstaltungen
  • Internationale Karrierechancen über das globale Netzwerk von Equinor
  • Flexible Arbeitszeiten
  • Möglichkeiten zur Teilzeitarbeit
  • Bis zu zwei Tage pro Woche im Homeoffice arbeiten
  • Ein bezahlter Freitag pro Monat, ausgenommen Juli und Dezember
  • Bis zu 26 Wochen bezahlter Elternurlaub
  • Pensionsbeiträge während des Elternurlaubs
  • Unterstützung bei der Rückkehr aus dem Urlaub
  • Unbegrenzte bezahlte freie Tage bei Erkrankung eines Kindes
  • Fünf zusätzliche Urlaubstage zusätzlich zu fünf Wochen Jahresurlaub
  • Zusätzliche freie Seniorentage für Mitarbeitende ab 55 Jahren
  • 10 % Pensionsbeitrag
  • Krankenversicherung
  • Bonusprogramm
  • Equinor-Aktienprogramm
  • Bezahltes Internet, Telefon und IT-Ausstattung
  • Rabatte und kostenloser Zugang zu Kulturveranstaltungen, Familienaktivitäten, Hotels und Restaurants
  • Biologische Mahlzeiten, Snacks, Abendessen und Essen zum Mitnehmen
  • Barista-Café
  • Fitnessstudio vor Ort, Physiotherapie, Chiropraktik und Massageangebote
  • Hauptsitz in Aarhus in der Nähe öffentlicher Verkehrsmittel

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