Du willst die Energiewende nicht nur diskutieren, sondern aktiv mit Code vorantreiben?
Wir bei init Energy entwickeln die smarte Logik für intelligente Energiemanagement-Systeme. Kurz gesagt: Wir schreiben Algorithmen, die Batteriespeicher, E-Autos und flexible Stromverbraucher so steuern, dass sie möglichst kosteneffizient und netzdienlich arbeiten.
Um unser Team zu unterstützen, suchen wir ein analytisches Talent, das Lust hat, Mathematik, Python und echte Marktdaten zusammenzubringen! Du musst noch kein Profi für Strommärkte sein – wir bringen dir das Fachwissen bei. Wichtig ist, dass du gerne knobelst und systematisch denkst.
Aufgaben
Als Werkstudent (m/w/d) bist du voll ins Team integriert und unterstützt uns bei echten Kernaufgaben:
- Modellierung & Use Cases: Du hilfst uns, intelligente optimierungs Strategien und physikalische Systeme in Python-Modellen abzubilden.
- Simulation & Testing: Du testest unsere Algorithmen mit echten, historischen Strompreis-Daten und Lastprofilen.
- Datenanalyse: Du wertest Zeitreihen aus und hilfst uns, die perfekte Balance zu finden (z.B.: Wie maximieren wir Ersparnisse, ohne die Batterie zu stark abzunutzen?).
- Troubleshooting: Gemeinsam im Team suchen wir nach Fehlern im Code oder unerwünschten Nebeneffekten im System und machen unsere Algorithmen jeden Tag ein bisschen besser.
Qualifikation
- Du studierst Informatik, Mathematik, Physik, Energietechnik oder einen ähnlichen analytischen Studiengang.
- Du hast gute Programmierkenntnisse in Python (besonders wichtig: pandas und NumPy).
- Du hast Spaß daran, analytische Rätsel zu lösen und baust lieber ein sauberes Modell, als eine „Quick & Dirty"-Lösung zu basteln.
- Bonus (kein Muss!): Du hast schon mal von linearer Optimierung gehört (z.B. cvxpy) oder interessierst dich für erneuerbare Energien und Strommärkte.
Benefits
- Deep Tech & Echter Impact: Keine langweiligen Standard-Aufgaben. Du arbeitest am Kern unseres Produkts und dein Code hilft dabei, erneuerbare Energien profitabel zu machen.
- Steile Lernkurve: Du lernst extrem viel über Optimierungsmodelle und den Energiemarkt der Zukunft.
- Maximale Flexibilität: Wir wissen, dass dein Studium vorgeht. Arbeitszeiten passen wir flexibel an deinen Vorlesungsplan und deine Klausurenphasen an.
Klingt spannend?
Dann schick uns einfach eine kurze Nachricht mit deinem CV oder deinem LinkedIn/. Ein langes Anschreiben brauchst du nicht!