¿Quieres impulsar la transición energética desde dentro? Buscamos incorporar un/a ML Quant Engineer a nuestro equipo de Energy Management, con un perfil claramente cuantitativo y experiencia en mercados energéticos y trading. La posición estará enfocada en desarrollar modelos, señales y estrategias cuantitativas que permitan anticipar movimientos de mercado y optimizar la operación y rentabilidad de activos BESS. ¿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). - Construir pipelines de entrenamiento, validación y monitorización que permitan llevar modelos desde la fase de investigación hasta producción.



- Colaborar con los equipos de Energy Management para transformar resultados analíticos en decisiones operativas con impacto directo en el rendimiento de los activos. Requisitos Formación - 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 y conocimientos - 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. - Experiencia con librerías como Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow o JAX. - 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 energético o activos BESS. - Experiencia desarrollando soluciones de IA de extremo a extremo y desplegando modelos en producción. - 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. #LI-CF1

📌 ML Quant Engineer - Energy (Pozuelo de Alarcón)
🏢 Grenergy
📍 Pozuelo de Alarcón