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
JuniorJob 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.