Senior Data Scientist · Energie / Utilities
Forecasting Projekt Energieversorger — Lastprognose
Anonymisiertes, abgeschlossenes Referenzmandat.
- Tagessatz
- 800–1200 EUR
- Dauer
- 8 Monate
- Remote-Anteil
- Remote nach Vereinbarung (Richtwert: vollständig remote)
- Konzern
- Top-5 DACH-Energieversorger, > 60.000 Mitarbeitende
Setting
Trading-nahes Analytics-Team, enge Taktung mit Disposition.
Problem
Lastprognose lief auf einem klassischen Regression-Stack mit täglichem Forecast-Horizont. Volatilität durch Erneuerbare nicht abgebildet.
Lösung
- Probabilistische Modelle (Temporal Fusion Transformer, N-BEATS).
- Backfilling über 7 Jahre, Wetterdaten als exogene Features.
- Stündliche Re-Runs, Quantil-Forecast mit P10/P50/P90.
- Integration in Disposition-Dashboards.
Outcome
- MAPE -23 % vs. Vorgänger.
- Forecast-Horizont von 24 h auf 168 h.
- Reduzierte Ausgleichsenergiekosten messbar > 7-stellig p. a.
Voraussetzungen
- 5+ Jahre Time-Series in Produktion.
- Probabilistic-Forecasting-Methodik.
- AWS + Airflow + MLflow hands-on.
- Deutsch C1+ Pflicht.
Bewerbung in 60 Sekunden
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Wenn dieses Profil deins beschreibt, melde dich. Wir kontaktieren dich, sobald ein passendes Mandat reinkommt.
- Direkter Draht zum Auftraggeber, kein Recruiter-Pingpong.
- Tagessatz wird vor dem ersten Call abgeklärt — keine versteckte Range.
- Klare Aufgabe, klares Budget, klare Entscheidungswege.
- Antwort in 48 h, nur wenn das Mandat wirklich zu dir passt.
- Wiederkehrende Mandate möglich: gute Profile bleiben im Talent-Pool.
Hinweis: Profil-Link ist optional LinkedIn, freelance.de, freelancermap, Malt, GitHub oder eigene Portfolio-URL.