Studerende til machine learning og datahåndtering

Brænder du for at arbejde med komplekse modeller og oversætte modelresultater til analyser, der understøtter den grønne omstilling? Har du en stærk analytisk sans og lyst til at arbejde med store datamængder? Så er det måske dig, vi søger i Energistyrelsens Center for Systemanalyse.

Nu har du chancen for at blive en del af Energistyrelsens analytiske kerne og være med til at modellere og analysere den fremtidige el- og fjernvarmesektor. 

Vi søger en studentermedhjælper til at hjælpe med at forbedre vores kortsigtede fremskrivninger for el- og gasforbrug vha. machine learning. Derudover vil du skulle hjælpe med at udvikle vores datahåndteringssystem, som er tilknyttet vores langsigtede el- og fjernvarmemodel Ramses. Modellen er afhængig af en lang række forskelligtartede datakilder, som sammenkædes og håndteres uden for modellen ved hjælp af en række værktøjer, der er bygget i Python.

Dit kommende team består på nuværende tidspunkt af syv medarbejdere og er ansvarligt for drift, vedligeholdelse og udvikling af forsyningsmodellen Ramses, som spiller en nøglerolle i mange af centerets projekter og analyser til brug for politiske beslutningsgrundlag. Som leverandører af modelresultater bestræber vi os på at sikre den bedste mulige kvalitet i modellering og vi understøtter kollegaer i hele Energistyrelsen i at drage de rigtige analytiske konklusioner.

Velkommen til Center for Systemanalyse og Energistyrelsen

Center for Systemanalyse skaber i samarbejde med andre fagcentre i Energistyrelsen beslutningsgrundlaget for den fremtidige udvikling af Danmarks energi- og klimapolitik. Vi arbejder især med modeller, analyser og datahåndtering.

Vores opgaver spænder bredt, men leveres alle på højt fagligt niveau og i tætte samarbejder med kolleger i andre centre og ministerier.

I vores center er vi organiseret i 11 teams med typisk 6-8 medarbejdere. Mange af os er ingeniører eller økonomer, men vi har også medarbejdere, med baggrund i bl.a. geografi, fysik og statskundskab. Dit team vil udgøre dit faglige afsæt og være dine daglige sparringspartnere.

Godt humør og samarbejde er vigtigt – også i en hverdag, hvor tempoet er højt. Vi har det godt sammen socialt og der er mulighed for at deltage i fredagsbarer og øvrige sociale og faglige arrangementer med resten af enheden og styrelsen. 

Dine opgaver

Ud over arbejdet med udvikling af værktøjer til datahåndtering, vil du også spille en vigtig rolle i teamets analysearbejde, hvilket bl.a. omfatter:

• Brug af machine learning til bl.a. kortsigtede prognoser for energiforbrug
• Vedligeholdelse og kvalitetssikring af modellens datasæt for både Danmark og udlandet til understøttelse af fremskrivninger af el- og fjernvarmesektoren
• Løbende udtræk af modelresultater og ad-hoc analyser til besvarelse af interne og eksterne spørgsmål til fremskrivninger

For at løse opgaverne kræves en struktureret og analytisk tilgang samt øje for sammenhæng i et komplekst setup af modeller og dataværktøjer. En væsentlig del af modelarbejdet foregår i sammenspil mellem Excel, SQL og Python.

Vi er et ungt team, der løfter opgaverne med holdhånd og med god plads til faglig sparring. Du vil få rig mulighed for at komme med dine idéer til hvordan vi kan forbedre kvaliteten af vores værktøjer og produkter.

Om dig

Du er i gang med en relevant videregående uddannelse, fx ingeniør, anden naturvidenskabelig, datalogi, økonomi eller noget andet relevant.

Vi forestiller os, at du:

• har erfaring med databehandling og programmering i Python (gerne specifik med softwarebiblioteket pandas)
• har erfaring med machine learning
• har erfaring med databehandling og store datamængder
• har lyst til at arbejde med store datamængder og har en struktureret og analytisk tilgang til arbejdet

Endvidere er det en fordel hvis du har kendskab til eller erfaring med:

• SQL
• Databehandling med andre værktøjer, fx R eller lignende
• Versionsstyring med Git
• Optimeringsalgoritmer i GAMS eller lignende
• Energisystemet, herunder elmarkedet og fjernvarmeforsyning

Løn- og ansættelsesvilkår

Arbejdstiden er gennemsnitligt 15 timer om ugen, der kan tilrettelægges med fleksibilitet i forhold til både undervisning og eksaminer.

Ansættelse og aflønning sker i henhold til Fællesoverenskomst mellem Finansministeriet og Offentligt Ansattes Organisationer (OAO) samt organisationsaftale for kontorfunktionærer i statens tjeneste (HK). 

Ansættelsesområdet er Klima-, Energi- og Forsyningsministeriet med tilhørende institutioner.

Supplerende oplysninger kan fås ved henvendelse til fuldmægtig Asbjørn Hegelund tlf. +45 33 92 67 76.

Energistyrelsen betragter mangfoldighed som et aktiv og opfordrer alle uanset personlig baggrund til at søge stillingen.

Ansøgning  

Du søger via www.ens.dk/job. Benyt funktionen "Søg stillingen" på stillingsopslaget. Din motiverede ansøgning med CV, eksamensbevis inkl. karakteroversigt og eventuelle øvrige bilag skal være indsendt senest den 9. april 2024. Samtaler forventes afholdt løbende i uge 15 med henblik på tiltrædelse hurtigst muligt.