Arbetsbeskrivning

Bygg tidsseriemodeller som balanserar framtidens elnät!

Energiomställningen är här och det går fort. Från solceller till massiva batterilager – hela elnätet kräver smarta, automatiserade lösningar för att hitta balansen mellan produktion och förbrukning. Genom vår AI-drivna SaaS-plattform för automatiserad elhandel hjälper vi våra kunder att fatta smartare beslut i realtid.

Nu står vi på Expektra inför vårt största skifte hittills. Från att vi under 15 år varit ett litet dedikerat team som byggt allt från grunden, växer vi nu för att ta nästa stora kliv och in i ett nytt kapitel. Hos oss kommer du att vara med och forma både vår produkt, teknik och kultur.

Om rollen

Som ML Engineer blir du en nyckelperson i utvecklingen av Expektras AI- och ML-lager. Ditt primära fokus är att designa, träna och implementera tidsseriemodeller för att hantera storskalig data och prediktera fysiska effekter (som väder och vind) och budgenerering. Du kommer att arbeta med smala informationslager och hantera mycket stora volymer av tidsseriedata. Det är en roll som balanserar avancerad ML-teori och mjukvaruutveckling.

Dina centrala ansvarsområden inkluderar:

• Tidsseriemodellering: Utveckla och förbättra ML-modeller och algoritmer för tidsserie-analys, bud-generering och bud-optimering.
• Datastabilitet: Utveckla robusta och redundanta lösningar för datakvalitet, filtrering och pre-processing för att säkerställa att systemet fungerar stabilt trots variabla och icke-perfekta dataströmmar och avbrott i dataleveranser.
• Integration: Implementera och integrera ML-moduler (främst i Python) i vår backend-miljö, som i huvudsak bygger på • NET/C#.
• Omvärldsbevakning & Forskning: Aktivt följa de senaste utvecklingarna inom ML-tekniker (särskilt open source) och utvärdera hur de kan tillämpas för att lösa specifika problem på elmarknaden.
• Optimering: Utforma resurseffektiva lösningar och optimera modeller för bästa möjliga prestanda och kostnadseffektivitet i produktion.

Om dig

Vi söker dig som har kunskap och ett genuint intresse för att bygga tillförlitliga och resurseffektiva ML-lösningar. Du är noggrann, kvalitetsmedveten och strävar alltid efter att bygga stabila och robusta modeller.

Din analytiska och metodiska inställning till problemlösning är avgörande, liksom din förmåga att skapa stabila lösningar kring icke-perfekt och stökig data. Du har ett starkt utvecklingsdriv och håller dig uppdaterad kring de senaste trenderna.

Vi ser att du har:

• Ett par år upp till några års relevant arbetslivserfarenhet inom ML efter dina studier och god förståelse för Machine Learning och hur modeller tränas, tillämpas och skalas.
• God kunskap i Python, med trygghet i att skriva och förstå kod kopplad till ML och storskalig datahantering.
• Praktisk erfarenhet av att hantera icke-perfekt, stökig data och datavbrott samt förmågan att skapa stabila lösningar kring detta.
• Grundläggande förståelse för • NET/C# för att underlätta integration med vår befintliga plattform.
• Högskoleexamen inom relevant ingenjörs-/IT-område (t.ex. Datalogi, Teknisk Fysik, Matematik, AI), alternativt flera års relevant yrkeserfarenhet.
• Flytande svenska i tal.

Det är ett plus om du har erfarenhet av:

• Ramverk: PyTorch, ONNX Runtime eller liknande ramverk.
• Specialisering: Intresse för tidsserier, prediktiv modellering och energi-/väderdata.
• Hårdvara: GPU-baserad modellträning.
• Backend: Praktiskt erfarenhet i • NET/C#.

Vad vi erbjuder dig!

Hos oss får du:

• Frihet under ansvar: Vi tror på autonom arbetsmiljö och en mötesminimalistisk kultur. Vi värdesätter ditt livspussel, inte övertid och bygger vår kultur på tillit.
• Bli en del av ett bolag som förenar AI, teknik och hållbarhet.
• Kombinera entreprenöriell anda med stabilitet och långsiktighe
• Möjlighet att handleda masterstudenter och driva forskningsprojekt.
• Konkurrenskraftig lön och förmåner

Är du redo att ta nästa steg och äga dina modeller hela vägen in i elnätets kritiska flöden? Skicka in din ansökan och låt oss forma framtiden tillsammans – vi ser fram emot att höra från dig!