¿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.

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