Cidade / Local da Vaga Rio de Janeiro, RJ, Brasil Descrição: Trabalhar nos processos de previsão e acompanhamento da carga com o objetivo de garantir a consolidação de toda a previsão de carga para os estudos elétricos e energéticos de todo o ONS (SIN e SISOL) no curto e médio prazo, incluindo participação nos estudos de previsão com interação junto aos agentes de distribuição e consumidores livres, EPE e CCEE. Formação Acadêmica 1) Superior completo em Economia, Estatística ou Matemática 2) Pós Graduação, MBA ou Especialização - Engenharia, Economia, matemática ou estatística (desejável). Responsabilidade do Cargo 1. Participar dos processos de consolidação de previsão de carga, atuando em análises dos dados, bem como a disponibilização deles para utilização nos estudos elétricos e energéticos do ONS. 2. Participar de análise das variáveis de influência sobre o comportamento e as variações da carga, como os efeitos decorrentes da economia com análises micro e macroeconômicas, da temperatura e precipitação, comportamento do mercado, visando estabelecer correlações dessas variáveis sobre a carga, com o objetivo de utilizá-las em desenvolvimento em modelos de previsão. 3. Contribuir para a tomada de decisão, quanto aos resultados dos modelos de previsão de carga e dos processos de consolidação em conjunto com os profissionais da equipe. 4. Participar do desenvolvimento de sistemas, modelos, ferramentas computacionais e de prospecção de novas metodologias e ferramentas para aplicação em previsão de carga. 5. Participar no desenvolvimento de estudos especiais tais como: os efeitos da geração distribuída sobre a carga global, principalmente de micro e minigeração, e de eventos que afetam o comportamento das curvas de carga das áreas geo-elétricas de operação, subsistemas e SIN. 6. Participar de desenvolvimento de estudos de prospecção dos efeitos na carga global da inserção de fontes renováveis e novos formas de geração distribuída e consumo de energia como: geração fotovoltaica, fontes de acumulação energética (baterias), uso da mobilidade elétrica etc. 1º Conhecimento Análise econômica aplicada ao comportamento da carga de energia para estudos energéticos; Modelagem estatística de séries temporais Modelos econométricos e sólida base em micro e macroeconomia Mercado de energia elétrica Office: Word, Power Point e Excel avançado 2º Conhecimento Linguagem R e/ou Python SQL AWS Ferramentas de Big Data (Spark) Redes Neurais e algoritmos de classificação Power BI Experiência com ciência de dados (Data Science) Técnicas de aprendizado de máquina (machine learn) em análise de dados Inglês e espanhol - Nível Intermediário (desejável). Características Comportamentais Colaboração Foco nos Resultados Confiança Inovação Orientação para ação Resiliência requisicaoEdit.SCREENQUESTION.label Tem CNH