Applied AI Engineer – Decision Support

Required Skills and Experience

• Strong experience building applied AI or machine learning systems in production environments
• Proficiency in Python for data processing, model integration, and orchestration
• Experience deploying services on Kubernetes-based infrastructure
• Solid understanding of data engineering concepts including data quality, freshness, and monitoring
• Experience integrating multiple data sources into analytical workflows
• Ability to design explainable and transparent AI outputs for decision support
• Strong communication skills and ability to work closely with traders and domain experts

Desired Skills and Experience

• Experience in commodities, energy trading, or financial markets
• Familiarity with live pricing feeds and market data systems
• Experience implementing human-in-the-loop or feedback-driven AI systems
• Knowledge of model evaluation frameworks including robustness and sensitivity analysis
• Experience working in regulated or security-focused enterprise environments

Roles and Responsibilities

• Design and implement AI-driven decision-support components for energy trading use cases
• Integrate public market data with proprietary analytics and live pricing inputs
• Develop reasoning frameworks that generate trade ideas with evidence, risks, and counter-arguments
• Implement feedback loops to capture trader inputs and continuously improve models
• Build evaluation tooling for robustness, sensitivity, and consistency testing
• Ensure solutions meet security, compliance, and data governance standards
• Collaborate closely with traders, data scientists, and engineers to improve usability and performance