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Data Scientist für Energiemarktprognosen (m/w/d)

Description

Position: Data Analyst / Scientist Energiedataprognosen (m/w/d)
Dauer: 01.11.2024 - 30.06.2025
Volumen: ca. 3 Tage/Woche
Standort: 90% remote / max 10% onsite Chemnitz

Projekt:Optimierung der Energieprognosen und Reduzierung der Anpassungsenergie durch erweiterte Neukundeninformationen. Unser Kunde strebt an, ihre Vertriebsprozesse für RLM-Kunden zu optimieren und die Genauigkeit ihrer Energieprognosen zu erhöhen.
Projektziel: Reduzierung der Anpassungsenergie durch eine Verbesserung der Prognosegenauigkeit und die Optimierung von Prozessen im Umgang mit RLM-Kunden (Registrierte Leistungsmessung) am Beispiel Business Strom Optima & BSE. Dies beinhaltet die präzisere Vorhersage von Energieverbrauch und -einspeisung sowie die effiziente Nutzung von Kundeninformationen. Ein wesentlicher Bestandteil des Projekts ist die Identifikation und Behebung von Schwachstellen in den bestehenden Prognosemethoden und Prozessen.

Aufgaben:
1. Vergleich IST-Lastgänge zur Prognose und Delta-Analyse
O Erklärung: Analyse der Abweichungen zwischen IST-Lastgängen und Prognosen in der Gruppe der RLM-Kunden, um die Genauigkeit der Prognosemethoden zu bewerten und Schwachstellen Identifikation inkl. Erkennung spezifischer Muster und Ursachen für Deltas z.b.unvorhergesehene Verbrauchseinbrüche.

2. Machbarkeitsanalyse und Modellkonzeption
O Erklärung: Bewertet werden sollen die aktuellen Methoden zur Berechnung und Prognose der Einspeiserdaten. Konkrete Lösungsansätze sollen erarbeitet werden, die zur Integration von Wetterdaten führen. Die Genauigkeit der Tagesprognosen soll dadurch verbessert werden, was zu einer genaueren Vorhersage von Verbrauch und Einspeisung führt. Eine Machbarkeitsanalyse soll Klarheit darüber bringen, ob und wie Wetterdaten von Wetterstationen in Tagesprognosen integriert werden können.

3. Beurteilung der Kunden im Vorvertrag und Informationsbeschaffung
o Erklärung: Methoden sollen entwickelt werden zur effektiven Beurteilung von Kunden im Vorfeld der Vertragsstellung. Informationen über mögliche Stromeinspeisung oder -erzeugung sollen bereits vorvertraglich erhoben werden. Zu diesem Zweck sollen Ideen gesammelt und auf ihre Machbarkeit hin überprüft werden.

Ergebnisse und Deliverables:
• Bericht zur Delta-Analyse zwischen IST-Lastgängen und Prognosen.
• Empfehlungen zur Identifikation von Einspeisern und Verbesserung der Prognosegenauigkeit.
• Machbarkeitsstudie zur Integration von Wetterdaten in Tagesprognosen und deren Auswirkungen
auf die Anpassungsenergie.
• Optimierungsvorschläge für die Methoden zur Beurteilung von Kunden im Vorvertrag und Überblick über effektive Informationskanäle.

Skills:
• Energiemarkt-Know-how insbesondere für RLM-Kunden in Bezug auf Lastgänge und deren Analyse.
• Datenwissenschaft und Prognosemodellierung: Erfahrung in der Entwicklung und Verarbeitung von Ersatzwertprofilen sowie der Prognosemodellierung unter Nutzung relevanter Datenquellen wie Wetterstationen und Marktstammdaten.
• Python-Programmierung und Automatisierung: Kompetenzen in der Implementierung und Auswertung von Zeitreihen mit Python unter Verwendung von Libraries wie Pandas, scikit-learn und Prophet.

Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung

Michael Bailey International is acting as an Employment Business in relation to this vacancy.

Data Scientist für Energiemarktprognosen (m/w/d)