О Capalo AI
В Capalo AI мы ускоряем переход к зеленой энергетике, максимизируя ценность крупномасштабных систем хранения энергии с помощью искусственного интеллекта и оптимизации. Наша платформа, Capalo Zeus VPP™, управляет системами хранения энергии батарей в качестве виртуальной электростанции, помогая владельцам активов получать более высокие доходы, одновременно поддерживая более устойчивую и надежную энергетическую сеть.
Роль
В качестве младшего инженера по оптимизации в нашей команде распределения доходов вы будете работать над механизмом распределения, который возвращает агрегированные рыночные доходы отдельным аккумуляторным установкам в нашем парке. Это количественная системная задача. Когда сотни батарей оптимизируются как единый портфель, их индивидуальный вклад напрямую не наблюдается. Тем не менее, доходы должны распределяться таким образом, чтобы быть:
- Экономически справедливыми
- Математически обоснованными
- Устойчивыми к граничным случаям
- Прозрачными для владельцев активов
- Производственными
Ваша работа заключается в обеспечении корректной работы механизма, проверке и стресс-тестировании его выходных данных, интеграции с нашими основными системами и адаптации по мере изменения рыночных правил и нашего парка. Вы также поможете улучшить сами методы распределения.
Это позиция начального уровня, хорошо подходящая для недавних выпускников и студентов последних курсов.
Ключевые обязанности
Проверка и стресс-тестирование
- Оценка метрик справедливости и чувствительности
- Обеспечение числовой корректности и устойчивости к граничным случаям
- Адаптация моделей по мере развития рыночных правил
Интеграция с основными системами
- Предоставление выходных данных, готовых для API, используемых Финансами и клиентскими продуктами
- Ведение документации для обеспечения аудируемости и прозрачности
Поддержка и расширение производственного кода
- Поддержка и улучшение высокопроизводительных модулей Python
- Обработка крупномасштабных временных рядов рыночных данных
- Написание тестируемого, хорошо документированного, рецензируемого кода
Улучшение методологий распределения
- Совершенствование механизмов распределения доходов для гетерогенных портфелей батарей
- Учет ограничений активов, деградации, рыночных правил и временных связей
- Формализация логики вклада в рамках портфельной оптимизации
Что мы ищем
Обязательно
- Полученная или получаемая степень в области прикладной математики, физики, оптимизации, исследования операций, количественной экономики или смежной количественной области
- Сильные академические результаты
- Уверенные навыки работы с Python (NumPy, pandas) и знакомство с хорошими практиками разработки программного обеспечения, такими как тестирование и контроль версий, например, через курсовые работы, проекты или стажировки; знакомство с SciPy, CVXPy или аналогичными инструментами является плюсом
- Способность структурированно решать открытые количественные задачи и желание быстро учиться
- Четкие коммуникативные навыки на английском языке — способность объяснять математические рассуждения неспециалистам
Желательно
- Опыт работы на рынках электроэнергии или системах хранения энергии на основе батарей (BESS), например, через обучение, дипломную работу или проекты
- Курсовая работа или проекты, связанные с распределением доходов или затрат в средах с множеством активов
- Обучение в области проектирования механизмов или кооперативной теории игр
Почему эта роль отличается
Вы создаете основную логику, а не периферийные функции.
Механизм распределения напрямую определяет, как распределяются реальные деньги.
Это близко к реальным рынкам.
Технология работает с реальными рынками электроэнергии и оказывает реальное влияние.
Проблема углубляется со временем.
По мере расширения нашей деятельности на новые рынки и классы активов сложность распределения возрастает.
Почему Capalo AI
- Работайте над технологиями, ускоряющими переход к возобновляемой энергетике
- Присоединяйтесь к быстрорастущей компании на стыке ИИ и энергетических рынков
- Работайте в высококомандном и ориентированном на миссию коллективе
- Интересные технические задачи: распределенные системы, облачные сервисы с событийно-ориентированной архитектурой и надежное программное обеспечение для постоянно работающей инфраструктуры
Что ожидать
- Местоположение: Финляндия
- Режим работы: Гибридный
- Процесс подбора: Первое интервью → Задание на дом → Техническое интервью → Bar raiser
Как подать заявку
Если эта задача звучит для вас увлекательно, мы будем рады получить ваше резюме.
Мы ценим разнообразные точки зрения и поощряем кандидатов из всех слоев общества подавать заявки. Мы рассматриваем заявки на постоянной основе.
