Praca w miastach:Praca IT Warszawa•Praca IT Kraków•Praca IT Wrocław•Praca IT Szczecin•Praca IT Poznań•Praca IT Lublin•Praca IT Katowice•Praca IT Bydgoszcz•Praca IT Łódź•Praca IT Białystok•Praca IT Toruń•Praca IT Gdańsk
Stanowiska:Grafik komputerowy praca•Tester gier praca•Programista praca•Tester oprogramowania praca•Frontend Developer praca•Data scientist praca•Tester manualny praca•Tester praca•Analytics praca•Tester aplikacji praca•Programista java praca•Web developer praca
Technologie i narzędzia:Python praca•Cyberbezpieczeństwo praca•Java praca•Bazy danych praca•Cisco praca•C++ praca•Javascript praca•SQL praca•Business Intelligence praca•Delphi praca•Wordpress praca•Testowanie aplikacji praca•C# praca•PHP praca
Specjalizacje:Backend praca•Devops praca•Frontend praca•Full-stack praca•GameDev praca•Mobile praca•Embedded praca•Architecture praca•QA/Testing praca•Security praca•AI/ML praca•Big data science praca•Helpdesk praca•IT admin praca•Agile praca•Product Management praca•Project Management praca•UX/UI praca•Business analytics praca•SAP & ERP praca•System analytics praca•PO/PM praca•Scrum master praca•Analityka praca•Data analytics & BI praca
Podsumowanie oferty
(Podsumowanie wygenerowane przez AI na bazie pełnej treści ogłoszenia rekrutacyjnego)
Projekt dotyczy komercyjnych modeli prognostycznych dla danych energetycznych, ze szczególnym naciskiem na stabilność i jakość prognoz. Wykorzystywane technologie to Python (pandas, numpy, scikit-learn), XGBoost, LightGBM oraz narzędzia GitLab, Confluence, Slack. Zakres obejmuje rozwój, parametryzację i integrację modeli szeregów czasowych, budowę pipeline'ów trenowania i retrainingu oraz monitoring jakości modeli. Projekt wymaga co najmniej 3 lat doświadczenia w ML i prognozowaniu szeregów czasowych, praktycznej znajomości modeli regresyjnych i drzewiastych oraz odpowiedzialności za proces prognostyczny.
Machine Learning Engineer - Energy Forecasting (0,25 etatu)
Firma: FORECASTPOWER sp. z o.o.
od: 5 czerwca 2026
do: 5 lipca 2026
140 - 165 złnetto (+ VAT)/ godz.kontrakt B2B (część etatu)
Parametry oferty
poziom:mid • senior
tryb pracy: zdalna
Warszawa, Mokotów
Wymagania
Technologie wymagane
Python
Pandas
numpy
scikit-learn
XGBoost
LightGBM
Nasze wymagania
- Minimum 3 lata doświadczenia w ML / data science
- Doświadczenie w prognozowaniu szeregów czasowych
- Bardzo dobra znajomość Pythona i pakietów pandas, numpy, scikit-learn
- Praktyczne doświadczenie z modelami regresyjnymi
- Znajomość modeli drzewiastych i boostingowych (XGBoost, LightGBM)
- Dobór i projektowanie zmiennych (feature engineering) dla szeregów czasowych
- Walidacja szeregów czasowych i eliminacja przecieku informacji
- Samodzielność i odpowiedzialność za proces prognostyczny
Mile widziane
- Doświadczenie w energetyce / OZE / tradingu energii
- Dane pogodowe i sezonowe w modelach prognostycznych
- Regresja kwantylowa (quantile regression), modele probabilistyczne, łączenie prognoz z wielu modeli (ensemble forecasting)
- Doświadczenie we wdrażaniu utrzymaniu stabilnych modeli w środowisku produkcyjnym
Twój zakres obowiązków
- Rozwój komercyjnych modeli prognostycznych dla danych energetycznych: ceny, generacja, zużycie
- Budowa i integracja modeli prognostycznych w środowisku produkcyjnym
- Nacisk na stabilność, powtarzalność i jakość prognoz (nie POC)
- Parametryzacja modeli prognostycznych w oparciu o szeregi czasowe
- Dobór zmiennych, projektowanie cech (feature engineering): opóźnienia, statystyki kroczące, sezonowość, kalendarz, pogoda
- Implementacja modeli: regresja wieloraka, drzewa decyzyjne, inne podejścia
- Walidacja modeli (backtesting)
- Eliminacja przecieku informacji (data leakage)
- Integracja modelu z ETL przez API (dedykowany pakiet Pythona)
- Budowa procesu trenowania (pipeline) i okresowej aktualizacji modeli (retraining)
- Monitoring jakości i stabilności modeli
O projekcie
Stack technologiczny:
Tak organizujemy naszą pracę
Tak pracujemy
wewnątrz organizacjikoncentrujesz się na jednym projekciemasz wpływ na rozwiązania technologicznemasz wpływ na produkttworzysz kod "od zera"kanban
Skład zespołu
5 osób:data scientist
Tak pracujemy nad projektem
- Continuous Deployment
- Continuous Integration
- narzędzia do trackowania zadań
- testy funkcjonalne
- testy jednostkowe
- testy wydajnościowe
Takie dajemy możliwości rozwoju
- przestrzeń do eksperymentowania
- wymiana wiedzy technicznej w firmie
To oferujemy
- Realny wpływ na utworzenie nowej usługi
- Pracę nad systemem produkcyjnym
- Autonomię technologiczną
- Elastyczne godziny pracy
- Długoterminową współpracę
Benefity
- możliwość pracy zdalnej
- elastyczny czas pracy
Etapy rekrutacji
- 1.Rozmowa techniczna (zdalnie, ok. 1 h)
- 2.Decyzja
FORECASTPOWER sp. z o.o.
Jesteśmy specjalistami z wieloletnim doświadczeniem w branży energetycznej i informatycznej. W ramach ForecastPower działamy nieprzerwanie od 2015 roku.
Chcemy ułatwić pracę analitykom, a więc usprawnić pozyskiwanie i przetwarzanie danych tak, by mogli skupić się na rzeczach ważnych i ciekawych.
Teraz skupiamy się na rozwoju nowej usługi - prognoz cen i energii - by dostarczyć ją klientom, którzy optymalizują swój portfel lub portfele swoich klientów.
Machine Learning Engineer - Energy Forecasting (0,25 etatu)
140–165 zł / godz. (B2B)
Zgłaszam się do:
FORECASTPOWER sp. z o.o.
Warszawa, Mokotów
Brakuje Ci informacji?
- Upewnij się, że w treści nie ma tego, czego szukasz.
- Zadaj pytanie, jeśli potrzebujesz więcej szczegółów dotyczących powyższej oferty.
- Przekażemy Twoje pytanie do pracodawcy i postaramy się dostarczyć odpowiedź w ciągu 3 dni roboczych.