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ML Quant Engineer
GRENERGY —Pozuelo de Alarcón, Madrid provincia
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13d
Software Development Sr Engineer
Solera —Madrid, Madrid provincia
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Graduate Programme 2027: Information Security Engineer (Operations)
Revolut —Madrid, Madrid provincia
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Innovation AI Engineer
Vodafone —Madrid, Madrid provincia
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Salesforce AI Engineer
Planet —Madrid, Madrid provincia
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Software Engineer (DevOps) - Database Reliability
Revolut —Madrid, Madrid provincia
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Space HW Designer & EEE Parts Engineer
ARQUIMEA —Madrid, Madrid provincia
- Trabajo híbrido
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Technology Services Specialist (MDM Engineer)
Revolut —Madrid, Madrid provincia
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Graduate Programme 2027: Software Engineer (Java)
Revolut —Madrid, Madrid provincia
- Jornada completa
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Electrical Engineer I
Holtec —Madrid, Madrid provincia
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Senior Data Scientist
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Regulatory Reporting Data Analyst
ING Bank —Madrid, Madrid provincia
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Power Platform Engineer
Atradius —Madrid, Madrid provincia
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RESEARCH ANALYST BUSINESS EXECUTION I
BBVA —Madrid, Madrid provincia
- Jornada completa
- Español
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5d
Voice Interactions Expert
ING Bank —Madrid, Madrid provincia
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- Seguro médico privado
DSP Communication Engineer
Gilat —Madrid, Madrid provincia
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Internship Programme 2027: Product Designer
Revolut —Madrid, Madrid provincia
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- Máster
Operations Manager (Card Payments)
Revolut —Madrid, Madrid provincia
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Software Engineer C++ - Simulación y Sistemas Embebidos (Getafe)
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SW Engineer C++ / Qt (Junior-Mid) - Getafe
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ML Quant Engineer

GRENERGY -
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Detalles del empleo

Hace 13 días

Cualificaciones

Derecho
Doctorado
Investigación
Máster
Docker
Grado
Machine learning
Deep learning
Inteligencia artificial
Python

Descripción completa del empleo

¿Quieres impulsar la transición energética desde dentro?

En el marco de nuestro crecimiento y fortalecimiento organizativo, buscamos incorporar un/a Machine Learning Quantitative Engineer a nuestro equipo de Energy Management.

La optimización de activos de almacenamiento (BESS) requiere tomar decisiones de operación en múltiples mercados eléctricos bajo elevada incertidumbre. Para maximizar el valor de estos activos, buscamos una persona capaz de desarrollar modelos avanzados de Inteligencia Artificial y Machine Learning que permitan anticipar comportamientos de mercado, generar señales predictivas y mejorar la toma de decisiones de forma automatizada.

Buscamos un perfil con una sólida base cuantitativa y experiencia en investigación aplicada, capaz de transformar datos complejos en modelos con impacto real en negocio.

¿Cómo será tu día a día?

Diseñar y desarrollar modelos avanzados de forecasting para la predicción de variables de corto plazo relacionadas con mercados energéticos.
Investigar y aplicar técnicas de Machine Learning, Deep Learning y Agentic AI para mejorar la precisión y robustez de los modelos predictivos.
Identificar, evaluar y generar automáticamente señales y variables relevantes para anticipar comportamientos de mercado.
Diseñar y ejecutar experimentos para validar hipótesis, comparar modelos y medir su impacto en la toma de decisiones.
Desarrollar sistemas capaces de adaptarse dinámicamente a cambios en las condiciones de mercado mediante técnicas avanzadas de IA.
Participar en el desarrollo de modelos y herramientas que apoyen estrategias de trading y optimización de activos de almacenamiento (BESS).
Colaborar con los equipos de Energy Management para transformar resultados analíticos en decisiones operativas con impacto directo en el rendimiento de los activos.

Requisitos

Grado en Ingeniería, Matemáticas, Física, Estadística, Ciencia de Datos o disciplinas afines.
Máster especializado en Inteligencia Artificial, Machine Learning, Matemática Aplicada, Investigación Operativa o áreas similares. Doctorado (PhD) altamente valorable.
Experiencia desarrollando modelos avanzados de Machine Learning en entornos de investigación o producción.
Experiencia en forecasting, series temporales, modelización predictiva o investigación cuantitativa.
Conocimientos de Agentic AI, LLM-based Agents, Multi-Agent Systems, RAG o tecnologías similares.
Experiencia diseñando experimentos, validando hipótesis y evaluando modelos de forma rigurosa.
Programación avanzada en Python
Capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y extraer señales útiles para la toma de decisiones.

Será especialmente valorado

Experiencia en investigación cuantitativa, trading algorítmico o mercados financieros.
Conocimientos de mercados energéticos, trading cuantitativo o activos BESS.
Familiaridad con Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow u otras herramientas de MLOps.
Experiencia en entornos académicos, centros de investigación o equipos de I+D altamente técnicos.

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