Werkstudent Python / Data & Energy Analytics gesucht in Cologne

init AG
Köln, Germany
2 days ago

Role details

Contract type
Internship / Graduate position
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
German
Experience level
Junior

Job location

Köln, Germany

Tech stack

Data analysis
Python
NumPy
Pandas
Information Technology

Job description

Als Werkstudent (m/w/d) bist du voll ins Team integriert und unterstützt uns bei echten Kernaufgaben:

  • Modellierung & Use Cases: Du hilfst uns, intelligente optimierungs Strategien und physikalische Systeme in Python-Modellen abzubilden.
  • Simulation & Testing: Du testest unsere Algorithmen mit echten, historischen Strompreis-Daten und Lastprofilen.
  • Datenanalyse: Du wertest Zeitreihen aus und hilfst uns, die perfekte Balance zu finden (z.B.: Wie maximieren wir Ersparnisse, ohne die Batterie zu stark abzunutzen?).
  • Troubleshooting: Gemeinsam im Team suchen wir nach Fehlern im Code oder unerwünschten Nebeneffekten im System und machen unsere Algorithmen jeden Tag ein bisschen besser.

Requirements

  • Du studierst Informatik, Mathematik, Physik, Energietechnik oder einen ähnlichen analytischen Studiengang.
  • Du hast gute Programmierkenntnisse in Python (besonders wichtig: pandas und NumPy).
  • Du hast Spaß daran, analytische Rätsel zu lösen und baust lieber ein sauberes Modell, als eine "Quick & Dirty"-Lösung zu basteln.
  • Bonus (kein Muss!): Du hast schon mal von linearer Optimierung gehört (z.B. cvxpy) oder interessierst dich für erneuerbare Energien und Strommärkte.

Benefits & conditions

  • Maximale Flexibilität: Wir wissen, dass dein Studium vorgeht. Arbeitszeiten passen wir flexibel an deinen Vorlesungsplan und deine Klausurenphasen an.

About the company

Du willst die Energiewende nicht nur diskutieren, sondern aktiv mit Code vorantreiben? Wir bei init Energy entwickeln die smarte Logik für intelligente Energiemanagement-Systeme. Kurz gesagt: Wir schreiben Algorithmen, die Batteriespeicher, E-Autos und flexible Stromverbraucher so steuern, dass sie möglichst kosteneffizient und netzdienlich arbeiten.

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