Über ICIS:

ICIS ist ein global führender Anbieter von Daten, Analysen und Modellierung. Wir stellen innovative, aktuelle Daten sowie Modellierung und Analysen für den globalen Rohstoffmarkt bereit und ermöglichen Unternehmen aus aller Welt und Größenordnung smartere Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die wertvollen Ressourcen der Welt optimieren. Mit einem globalen Team von mehr als 700 Mitarbeitern ist ICIS in London, New York, Houston, Karlsruhe, Mailand, Mumbai, Singapur, Guangzhou, Peking, Shanghai, Dubai, Sao Paulo, Seoul, Tokio und Perth vertreten.

Über die Position:

Wir suchen einen Data Scientist – Meteorologie zur Verstärkung unseres Data Science Teams in Karlsruhe. Diese Position ist eine einzigartige Gelegenheit, an der Schnittstelle zwischen Wetter- und Klimadaten, Energiemärkten und Methoden des maschinellen Lernens (ML) zu arbeiten. Sie werden in einem kleinen Team arbeiten, das sich auf das Management und kontinuierliche Verbesserung einer Reihe von ML-Modellen konzentriert. Ihre meteorologische Expertise bringen Sie gewinnbringend ins Team ein, um wetterabhängige Elemente der Energiemärkte wie Strom- und Gasnachfrage sowie die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien zu prognostizieren. Es wird von Ihnen erwartet, dass Sie in einem schnelllebigen, dynamischen Umfeld kontinuierlich neue Fähigkeiten entwickeln und anwenden.

Hauptaufgaben/Zuständigkeiten:

Als Teil eines Data Science Teams entwickeln, überwachen, pflegen und verbessern Sie Vorhersagemodelle für den Energiemarkt, die stark von Wetterdaten abhängen (z. B. Stromerzeugung aus Wind und PV)

Entwicklung und Verbesserung von Prozessen zur Anwendung aktueller Entwicklungen in dem Bereich künstlicher Intelligenz auf Wettervorhersagemodelle (z. B. FourCastNet)

Zusammenarbeit mit dem Data Engineering Team zur Speicherung und Aufbereitung relevanter (oft großer) Datensätze mit Schwerpunkt auf Wetter- und Energiemärkten

Ihr durchschnittlicher Arbeitstag wird sowohl die Verbesserung bestehender Prozesse als auch die Arbeit an neuen Ideen umfassen

Erforderliche Schlüsselqualifikationen/Erfahrungen:

Hochschulabschluss in Atmosphärenwissenschaften, Meteorologie, Klima-/Erdsystemwissenschaften, Hydrologie oder ähnlichen Bereichen

Signifikante Erfahrung und Begeisterung für Wetterdaten und prädiktive Modellierung wie ML- oder Zeitreihenmodelle

Solide Erfahrung mit den Standard-Python-Techniken und gängigen ML-Bibliotheken. (Pandas, NumPy, Scikit-learn, xarray...)

Erfahrung mit Datenbanken (z. B. SQL)

Selbstständiges Arbeiten und ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten

Flexibilität gepaart mit einer neugierigen und kreativen Denkweise

Fließend in Englisch (in Wort und Schrift)

Gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch

Bevorzugte Qualifikationen:

Erfahrung im Umgang mit großen, mehrdimensionalen Daten (z. B. netCDF, GRIB, TIFF-Dateien)

Kenntnisse grundlegender Softwareentwicklungsprinzipien (Modularisierung, Versionierung, z. B. mit GIT, Tests, verständlicher Code)

Erfahrung mit der Entwicklung, Wartung und dem Einsatz produktionsreifer ML-Modelle

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About ICIS:

ICIS is part of Risk Solutions Group (RSG) a division of RELX Group, a FTSE 20 company with revenues of $11 billion in 2023. ICIS make some of the world’s most important markets more trusted and predictable by providing data services, thought leadership and decision tools. We exist to help businesses in the energy, petrochemical and fertilizer industries make strategic decisions, mitigate risk, improve productivity, and capitalise on new opportunities. Thousands of decisions are taken across supply chains every day using our intelligence and we make this possible through a global presence that delivers the targeted, local insights customers need to achieve growth in this new world of meaningful data. Shaping the world by connecting markets to optimise the worlds valuable resources. With a global team of more than 700, ICIS has employees based in London, New York, Houston, Karlsruhe, Milan, Mumbai, Singapore, Guangzhou, Beijing, Shanghai, Dubai, Sao Paulo, Seoul, Tokyo and Perth.

Job Description:

We’re looking for a Data Scientist - Meteorology to join our Data Science Team in Karlsruhe. This role is a unique opportunity to work at the intersection between weather & climate data, energy markets and machine learning. You will be working in a small team that focusses on maintaining and continuously improving an array of machine learning models that forecast weather dependent elements of energy markets such as power and gas demand and renewable power generation. You’ll be expected to continually develop and apply new skills in a fast-paced, dynamic environment.

Key Accountabilities/Responsibilities:

As part of a Data Science team develop, monitor, maintain and improve predictive models for energy markets elements that strongly depend on weather data (e.g. wind & PV power generation)

Build and improve processes to apply current developments in AI to weather forecasting models (e.g. FourCastNet)

Work together with the data engineering team to store and prepare relevant (often large) data sets with a focus on weather and energy markets

Your average day will include both improving existing processes as well as working on new ideas

Key Skills/Experience Required:

Graduate degree in atmospheric science, meteorology, climate/earth systems science, hydrology or similar fields

Significant experience and excitement with weather data and predictive modelling such as machine learning or time series models

Solid experience with the standard python machine learning techniques and popular ML libraries. (Pandas, NumPy, Scikit-learn, xarray…)

Experience with databases (SQL)

Ability to work independently and strong communication and collaboration skills

Flexibility paired with a curious and creative mindset

Fluent in English (written and spoken)

Good communication skills in German

Preferred Qualifications:

Experience in working with large, multi-dimensional data (e.g., netCDF, GRIB, TIFF files)

Knowledge of basic software development principles (modularisation, versioning e.g. with GIT, tests, understandable code) highly preferred

experience with development, maintenance and deployment of production-grade machine learning models

We offer:

A vibrant working environment in a dynamic, inclusive, ambitious and committed team

We are all about data & analytics

Exposure to key market players in the European energy industry

Personal development opportunities working with an experienced Data Science team

Flexibility, loyalty, empowerment, and trust as part of our corporate culture

We are an equal opportunity employer, and all qualified applicants will receive consideration for employment without regard to race, colour, religion, sex, national origin, disability status, protected veteran status, or any other characteristic protected by law. At ICIS, we are committed to Diversity and Inclusion, we have a leadership team who are 50% women and more than a third of our technology team are female.

At LexisNexis Risk Solutions, having diverse employees with different perspectives is key to creating innovative new products for our global customers. We have 30 diversity employee networks globally and prioritize inclusive leadership and equitable processes as part of our culture. Our aim is for every employee to be the best version of themselves. We would actively welcome applications from candidates of diverse backgrounds and underrepresented groups. 

We are an equal opportunity employer: qualified applicants are considered for and treated during employment without regard to race, color, creed, religion, sex, national origin, citizenship status, disability status, protected veteran status, age, marital status, sexual orientation, gender identity, genetic information, or any other characteristic protected by law. We are committed to providing a fair and accessible hiring process. If you have a disability or other need that requires accommodation or adjustment, please let us know by completing our Applicant Request Support Form: https://forms.office.com/r/eVgFxjLmAK , or please contact 1-855-833-5120.

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