Quantitative Developer

E-INFRA este unul dintre cele mai puternice grupuri romanesti, cu o activitate de peste 28 ani. Prin intermediul companiilor parte a grupului, E-INFRA activeaza in arii precum infrastructura energetica, de telecomunicatii si civila, fiind, de asemenea, prezent si in domenii cheie ca productia de energie si energie verde, distributia de energie si gaze naturale sau telecomunicatii. Grupul reuneste activitatile Electrogrup, Nova Power&Gas, Netcity, Direct One si Wesee, companii active in domeniul proiectelor de infrastructura energetica si de telecomunicatii. Alaturi de acestea, E-INFRA s-a dezvoltat constant si numara astazi peste 1200 de angajati.

Cautam un profesionist experimentat in programare, data science si inteligenta artificiala, cu cunostinte relevante in high-frequency trading, care sa se integreze direct in echipa de Trading din cadrul companiei Nova Power&Gas. Scopul este dezvoltarea si implementarea de solutii automate, utilizand AI pentru analiza pietei, pricing, strategii de tranzactionare si executie, in cooperare stransa cu traderii.

Responsabilitati:

Modelare si prognoza energetica

Dezvoltarea de modele AI pentru:

• Prognoza consumului si productiei (inclusiv din surse regenerabile).
• Estimarea preturilor pe pietele internationale de energie si gaz.
• Previzionarea dezechilibrelor si costurilor asociate.
• Utilizarea de retele neuronale, modele secventiale (LSTM, Transformer), regresii avansate.

Optimizare decizionala pentru trading

Crearea de algoritmi pentru:

• Strategii automate de bidding in PI si PZU.
• Arbitraj intre piete (location spreads, time spreads, cross-commodity spreads).
• Asset backed Trading (tranzactionarea si optimizarea productiei solare, centralelor pe gaz, instalatii de stocare de ultima generatie).
• Integrarea modelelor AI in sistemele de decizie ale traderilor.

Prelucrare si integrare date energetice

Automatizarea pipeline-urilor de date:

• Date de pe burse precum OPCOM, EPEX, EEX, Nordpool.
• Date meteo, prognoze solare/eoliene, prognoze de consum.
• Alte date calitative si transformarea lor in input-uri cantitative.

MLOps si integrare in productie

Deploy modele AI in medii de trading live:

• Monitorizare continua a performantei modelelor (drift, recalibrare).
• Utilizare de platforme precum MLflow, Azure ML, Databricks.

Vizualizare si suport decizional

Crearea de dashboard-uri pentru traderi si manageri:

• Preturi prognozate vs reale.
• Recomandari de bidding.
• Risc estimat vs toleranta.
• Integrare cu Power BI.

Etica, reglementare si auditabilitate

Asigurarea conformitatii cu reglementarile ANRE, REMIT, GDPR:

• Explicabilitatea modelelor AI (SHAP, LIME).
• Documentare si reproductibilitate pentru audit intern si extern.

Cerinte:

Competente tehnice (Hard Skills)

• Machine Learning: cunostinte avansate in invatare supervizata si nesupervizata, modelare de serii temporale.
• Deep Learning: experienta cu retele neuronale LSTM, Transformer si CNN pentru date secventiale.
• MLOps: utilizarea platformelor precum MLflow, Kubeflow, Azure ML pentru gestionarea ciclului de viata al modelelor.
• Data Engineering: abilitati in ETL, Airflow, Spark, dbt si SQL pentru prelucrarea eficienta a datelor.
• Programare: expertiza in Python (pandas, scikit-learn, PyTorch) si controlul versiunilor cu Git.
• Vizualizare: creare de dashboard-uri interactive cu Power BI.
• API & Integrare: dezvoltare si consum de API-uri REST, integrare cu API-urile BRM/alte burse internationale de energie.
• Cloud & Infrastructura: experienta cu Azure MS Fabric pentru scalabilitate.
• Model Explainability: utilizarea tehnicilor SHAP si LIME pentru interpretarea modelelor AI.

Competente analitice si de business

• Optimizare decizionala: dezvoltarea de algoritmi pentru bidding automat, arbitraj si strategii HFT.
• Skill-uri cantitative si analitice, pentru a putea intelege si dezvolta modele complexe/abstracte.
• Analiza de risc: realizarea de simulari si scenarii pentru estimarea riscurilor si costurilor.

Competente interpersonale (Soft Skills)

• Comunicare: abilitatea de a explica concepte complexe AI catre stakeholderi non-tehnici.
• Colaborare: lucru eficient cu traderi, echipe IT, BI si operatiuni.
• Gandire strategica: alinierea solutiilor AI cu obiectivele comerciale ale departamentului.
• Adaptabilitate: capacitatea de a reactiona rapid la schimbari de piata sau reglementari.
• Etica profesionala: responsabilitate in utilizarea AI, cu accent pe transparenta si echitate.

U82R1tskgu