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.

Căutăm un profesionist experimentat în programare, data science și inteligență artificială, cu cunoștințe relevante în high-frequency trading, care să se integreze direct în echipa de Trading (nu în IT) din cadrul companiei Nova Power&Gas. Scopul este dezvoltarea și implementarea de soluții automate, utilizând AI pentru analiza pieței, pricing, strategii de tranzacționare și execuție, în cooperare strânsă cu traderii.

Responsabilitati:

Modelare și prognoză energetică

Dezvoltarea de modele AI pentru:

• Prognoza consumului și producției (inclusiv din surse regenerabile).
• Estimarea prețurilor pe piețele PZU, PI, BRM.
• Previzionarea dezechilibrelor și costurilor asociate.
• Utilizarea de rețele neuronale, modele secvențiale (LSTM, Transformer), regresii avansate.

Optimizare decizională pentru trading

Crearea de algoritmi pentru:

• Strategii de bidding automate în PI și PZU.
• Arbitraj între piețe (ex. OPCOM vs BRM vs SIDC).
• Maximizarea veniturilor din baterii/stocare.
• Integrarea modelelor AI în sistemele de decizie ale traderilor.

Prelucrare și integrare date energetice

Automatizarea pipeline-urilor de date:

• Date OPCOM, BRM, ENTSO-E, ANRE.
• Date meteo, prognoze solare/eoliene.
• Feature engineering specific: ramp rate, forecast error, imbalance cost.

MLOps și integrare în producție

Deploy modele AI în medii de trading live:

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

Vizualizare și suport decizional

Crearea de dashboard-uri pentru traderi și manageri:

• Prețuri prognozate vs reale.
• Recomandări de bidding.
• Risc estimat vs toleranță.
• Integrare cu Power BI.

Etică, reglementare și auditabilitate

Asigurarea conformității cu reglementările ANRE, REMIT, GDPR:

• Explicabilitate modelelor AI (SHAP, LIME).
• Documentare și reproducibilitate pentru audit intern și extern.

Cerinte:

Competențe tehnice (Hard Skills)

• Machine Learning: cunoștințe avansate în învățare supervizată și nesupervizată, modelare de serii temporale.
• Deep Learning: experiență cu rețele neuronale LSTM, Transformer și CNN pentru date secvențiale.
• MLOps: utilizarea platformelor precum MLflow, Kubeflow, Azure ML pentru gestionarea ciclului de viață al modelelor.
• Data Engineering: abilități în ETL, Airflow, Spark, dbt și SQL pentru prelucrarea eficientă a datelor.
• Programare: expertiză în Python (pandas, scikit-learn, PyTorch) și controlul versiunilor cu Git.
• Vizualizare: creare de dashboard-uri interactive cu Power BI.
• API & Integrare: dezvoltare și consum de API-uri REST, integrare cu API-urile OPCOM/BRM.
• Cloud & Infrastructură: experiență cu Azure MS Fabric pentru scalabilitate.
• Model Explainability: utilizarea tehnicilor SHAP și LIME pentru interpretarea modelelor AI.

Competențe analitice și de business

• Trading energetic: înțelegerea profundă a piețelor PZU, PI, BRM și SIDC.
• Optimizare decizională: dezvoltarea de algoritmi pentru bidding automat, arbitraj și strategii HFT.
• Forecast energetic: capacitatea de a construi modele precise pentru prognoza prețurilor, dezechilibrelor și producției.
• Analiză de risc: realizarea de simulări și scenarii pentru estimarea riscurilor și costurilor.

Competențe interpersonale (Soft Skills)

• Comunicare: abilitatea de a explica concepte complexe AI către stakeholderi non-tehnici.
• Colaborare: lucru eficient cu traderi, echipe IT, BI și operațiuni.
• Gândire strategică: alinierea soluțiilor AI cu obiectivele comerciale ale departamentului.
• Adaptabilitate: capacitatea de a reacționa rapid la schimbări de piață sau reglementări.
• Etică profesională: responsabilitate în utilizarea AI, cu accent pe transparență și echitate.

BIWVgYus8U