Maryna Simon
97070 Würzburg - Deutschland
Data Scientist
Arbeit
Vollzeit
ab 09.04.2026
Beschreibung
## Über greenHeat Technologies
greenHeat Technologies ist ein GreenTech-Startup aus Würzburg, das eine neue Kategorie dezentraler Energieinfrastruktur aufbaut. Unsere Ultra Nano Data Centers (UNDC) werden in Gebäudekellern installiert und nutzen die Abwärme der Rechenleistung direkt zur Gebäudeheizung. So entsteht ein System, das gleichzeitig CO₂-neutrale Wärme liefert, lokale Edge-Computing-Kapazität bereitstellt und die regulatorischen Anforderungen des Energieeffizienzgesetzes (EnEfG) und Ge... weiter lesen
greenHeat Technologies ist ein GreenTech-Startup aus Würzburg, das eine neue Kategorie dezentraler Energieinfrastruktur aufbaut. Unsere Ultra Nano Data Centers (UNDC) werden in Gebäudekellern installiert und nutzen die Abwärme der Rechenleistung direkt zur Gebäudeheizung. So entsteht ein System, das gleichzeitig CO₂-neutrale Wärme liefert, lokale Edge-Computing-Kapazität bereitstellt und die regulatorischen Anforderungen des Energieeffizienzgesetzes (EnEfG) und Ge... weiter lesen
## Über greenHeat Technologies
greenHeat Technologies ist ein GreenTech-Startup aus Würzburg, das eine neue Kategorie dezentraler Energieinfrastruktur aufbaut. Unsere Ultra Nano Data Centers (UNDC) werden in Gebäudekellern installiert und nutzen die Abwärme der Rechenleistung direkt zur Gebäudeheizung. So entsteht ein System, das gleichzeitig CO₂-neutrale Wärme liefert, lokale Edge-Computing-Kapazität bereitstellt und die regulatorischen Anforderungen des Energieeffizienzgesetzes (EnEfG) und Gebäudeenergiegesetzes (GEG) erfüllt. Wir befinden uns in der Gründungsphase (Q2 2026) und bauen ein Team, das Technologie, Energie und Gebäudewirtschaft zusammenbringt.
## Die Rolle
Du optimierst den Thermal-Compute-Orchestrator durch Machine Learning – Lastprognosen, thermische Modelle und autonomes Scheduling. Deine Algorithmen bestimmen, wann und wo Rechenleistung aktiviert wird, um gleichzeitig Wärmebedarf zu decken und Energiekosten zu minimieren.
## Deine Aufgaben
- Entwicklung von ML-Modellen für Wärmebedarfsprognose und Strompreisoptimierung
- Verbesserung des Digital-Twin-Modells durch reale Betriebsdaten
- Anomalie-Erkennung in Sensor-Zeitreihen der UNDC-Module
- Scheduling-Algorithmen für Multi-Variablen-Optimierung (Wärme, Strom, Compute)
## Dein Profil
- Erfahrung mit Zeitreihenanalyse und Prognosemodellen
- Python-Expertise (scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow)
- Kenntnisse in Optimierungsalgorithmen von Vorteil
- Verständnis von Energiesystemen wünschenswert
## Was wir bieten
- VSOP-Beteiligung – dein Algorithmus steigert den Unternehmenswert
- Zugang zu realen Betriebs- und Sensordaten ab Tag 1
- Remote-first mit voller zeitlicher Flexibilität
- Forschungsnahe Arbeit mit direktem Produkteinfluss
- Interdisziplinäres Team aus Software, Energie und Gebäudetechnik
## So bewirbst du dich
Sende deinen Lebenslauf und eine kurze Vorstellung per E-Mail an jobs@greenheat.tech oder nutze unser Bewerbungsformular auf greenheat.tech/karriere. Wir melden uns innerhalb von 48 Stunden bei dir. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!
greenHeat Technologies ist ein GreenTech-Startup aus Würzburg, das eine neue Kategorie dezentraler Energieinfrastruktur aufbaut. Unsere Ultra Nano Data Centers (UNDC) werden in Gebäudekellern installiert und nutzen die Abwärme der Rechenleistung direkt zur Gebäudeheizung. So entsteht ein System, das gleichzeitig CO₂-neutrale Wärme liefert, lokale Edge-Computing-Kapazität bereitstellt und die regulatorischen Anforderungen des Energieeffizienzgesetzes (EnEfG) und Gebäudeenergiegesetzes (GEG) erfüllt. Wir befinden uns in der Gründungsphase (Q2 2026) und bauen ein Team, das Technologie, Energie und Gebäudewirtschaft zusammenbringt.
## Die Rolle
Du optimierst den Thermal-Compute-Orchestrator durch Machine Learning – Lastprognosen, thermische Modelle und autonomes Scheduling. Deine Algorithmen bestimmen, wann und wo Rechenleistung aktiviert wird, um gleichzeitig Wärmebedarf zu decken und Energiekosten zu minimieren.
## Deine Aufgaben
- Entwicklung von ML-Modellen für Wärmebedarfsprognose und Strompreisoptimierung
- Verbesserung des Digital-Twin-Modells durch reale Betriebsdaten
- Anomalie-Erkennung in Sensor-Zeitreihen der UNDC-Module
- Scheduling-Algorithmen für Multi-Variablen-Optimierung (Wärme, Strom, Compute)
## Dein Profil
- Erfahrung mit Zeitreihenanalyse und Prognosemodellen
- Python-Expertise (scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow)
- Kenntnisse in Optimierungsalgorithmen von Vorteil
- Verständnis von Energiesystemen wünschenswert
## Was wir bieten
- VSOP-Beteiligung – dein Algorithmus steigert den Unternehmenswert
- Zugang zu realen Betriebs- und Sensordaten ab Tag 1
- Remote-first mit voller zeitlicher Flexibilität
- Forschungsnahe Arbeit mit direktem Produkteinfluss
- Interdisziplinäres Team aus Software, Energie und Gebäudetechnik
## So bewirbst du dich
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Ref-Nr.: 10333593
Aktualisiert:
10.04.2026
Quelle: Bundesagentur für Arbeit
weitere Infos Rechtliche Hinweise zur Nutzung
Ob die Stelle noch verfügbar ist und weitere Informationen findest du direkt auf der Website der Bundesagentur für Arbeit. Bitte beachte: OPROMA ist nicht der Anbieter dieser Stelle und kann keine Auskünfte geben.
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