Descripción de la oferta
¿Quieres impulsar la transición energética desde dentro?
Buscamos incorporar un/a ML Quant Engineer a nuestro equipo de Energy Management, con un perfil claramente cuantitativo y experiencia en mercados energéticos y trading.
La posición estará enfocada en desarrollar modelos, señales y estrategias cuantitativas que permitan anticipar movimientos de mercado y optimizar la operación y rentabilidad de activos BESS.
¿Cómo será tu día a día?
Diseñar y desarrollar modelos avanzados de forecasting para la predicción de variables de corto plazo relacionadas con mercados energéticos.
Investigar y aplicar técnicas de Machine Learning, Deep Learning y Agentic AI para mejorar la precisión y robustez de los modelos predictivos.
Identificar, evaluar y generar automáticamente señales y variables relevantes para anticipar comportamientos de mercado.
Diseñar y ejecutar experimentos para validar hipótesis, comparar modelos y medir su impacto en la toma de decisiones.
Desarrollar sistemas capaces de adaptarse dinámicamente a cambios en las condiciones de mercado mediante técnicas avanzadas de IA.
Participar en el desarrollo de modelos y herramientas que apoyen estrategias de trading y optimización de activos de almacenamiento (BESS).
Construir pipelines de entrenamiento, validación y monitorización que permitan llevar modelos desde la fase de investigación hasta producción.
Colaborar con los equipos de Energy Management para transformar resultados analíticos en decisiones operativas con impacto directo en el rendimiento de los activos.
Requisitos
Formación
Grado en Ingeniería, Matemáticas, Física, Estadística, Ciencia de Datos o disciplinas afines.
Máster especializado en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Matemática Aplicada, Investigación Operativa o áreas similares.
Doctorado (PhD) altamente valorable.
Experiencia y conocimientos
Experiencia desarrollando modelos avanzados de Machine Learning en entornos de investigación o producción.
Experiencia en forecasting, series temporales, modelización predictiva o investigación cuantitativa.
Conocimientos de Agentic AI, LLM-based Agents, Multi-Agent Systems, RAG o tecnologías similares.
Experiencia diseñando experimentos, validando hipótesis y evaluando modelos de forma rigurosa.
Programación avanzada en Python.
Experiencia con librerías como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow o JAX.
Capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y extraer señales útiles para la toma de decisiones.
Será especialmente valorado
Experiencia en investigación cuantitativa, trading algorítmico o mercados financieros.
Conocimientos de mercados energéticos, trading energético o activos BESS.
Experiencia desarrollando soluciones de IA de extremo a extremo y desplegando modelos en producción.
Familiaridad con Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow u otras herramientas de MLOps.
Experiencia en entornos académicos, centros de investigación o equipos de I+D altamente técnicos.
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