
Rabot Energy ist ein unabhängiger Anbieter dynamischer Stromtarife für Haushalte und Unternehmen. Mit smarten Einkaufsstrategien und automatischer Steuerung verschieben wir flexiblen Verbrauch in Stunden mit niedrigen Börsenpreisen. So optimieren Haushalte und Unternehmen ihre Stromkosten. Unsere Vision ist es, allen Kund:innen die Möglichkeit zu geben, ihren Stromverbrauch smart zu steuern und von günstigen Börsenstunden zu profitieren.
Der Energiemarkt erlebt den größten Umbruch seit 50 Jahren. Wir verwalten den Strom nicht mehr, wir machen ihn intelligent. RABOT wächst dreistellig – und mit dem Wachstum wächst die Komplexität an den Strom- und Gasmärkten, auf denen wir handeln.
Genau hier setzt unser Portfolio-Management an: Wir steuern das Portfolio und optimieren die Beschaffung, Tag für Tag. Was uns heute fehlt, ist quantitative Analyse- und Programmier-Power, um noch besser zu werden. Jetzt ist der perfekte Zeitpunkt einzusteigen: Du lernst nicht in einem fertigen Konzern, sondern arbeitest direkt an echten Handelsentscheidungen mit, mit der Perspektive auf eine Übernahme, wenn es gut läuft.
Du unterstützt unser Portfolio-Management- und Trading-Team mit quantitativen Marktanalysen und Python. Du wertest Spot-, Intraday- und Forward-Preisdaten der Strom- und Gasmärkte aus, analysierst die Prognosegüte und bereitest Entscheidungsgrundlagen für den täglichen Handel auf.
Konkret verbesserst, automatisierst und pflegst du unsere fundamentalen Preismodelle, die Fair-Value-Prognosen für den deutschen Spot- und Forward-Strommarkt erzeugen, und arbeitest dabei mit Marktdaten aus verschiedenen Quellen (EPEX, ENTSO-E, Netztransparenz u. a.). Du baust Python-Dashboards, die unser aktuelles Excel-Markttool ablösen, automatisierst unsere Risk-Reports und hilfst dabei, algorithmische Handelsstrategien für Spot und Intraday zu entwickeln und im Backtest gegen historische Marktdaten zu validieren. So bringst du quantitative Power in ein kleines Team, das genau das gerade braucht.
Wir denken in Ergebnissen, nicht in Aufgabenlisten. Wenn du erfolgreich bist, sieht das so aus:
Monat 3 (Ramp-up)
Monat 6 (Performance)
Schön zu haben: erste Erfahrung mit Backtesting oder algorithmischem Handel, Umgang mit Energiemarktdaten (EPEX, ENTSO-E, Netztransparenz), ein Background in Market Finance.
Energy Management
Berlin, Germany
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