10/14/2026 updated
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Senior Energy Data & SCADA Engineer | Python, PySpark, Databricks, Power BI, PVsyst (PV/Wind/BESS)
Warszawa, Poland
Only remote
M.Sc. Eng. in Electrical Engineering – Electrical Power Engineering, Warsaw University of TechnologyAbout me
Lead Energy Data & SCADA Engineer (M.Sc. Electrical Power Eng.) managing data pipelines across 2.5 GW of PV, Wind & BESS. Expert in Python, PySpark, Databricks, Azure Synapse, InfluxDB, COPA-DATA zenon, OPC UA, Power BI, Grafana, PVsyst & PyTorch anomaly detection. 100% Remote B2B.
Data AnalysisBig DataEnergy TechnologySupervisory Control and Data Acquisition (SCADA)Microsoft Power BISmart DataDatabase EnginesGrafanaData LakeInfluxDBAzure Data AnalyticsAzure Synapse AnalyticsData PipelineDatabricksData Generation
Data Engineering & Big Data Pipelines
Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines mit Python, PySpark und Databricks sowie Azure Synapse SQL. Automatisierte Ingestion aus SQL-Datenbanken, SFTP-Servern, REST APIs und Cloud Storage in Bronze/Silver/Gold-Schichten nach Lakehouse-Architektur.
SCADA & Industrial IoT Integration
Integration und Verarbeitung von Multi-Vendor-SCADA-Systemen (COPA-DATA zenon, OPC UA, Modbus) über REST APIs und SFTP. Verarbeitung von 15-Minuten-Wechselrichter-, String-, Umspannwerk- und Wetterdaten in Cloud-Architekturen wie InfluxDB 2.x und Azure Synapse.
Renewable Energy Analytics & Simulation
Einsatz von PVsyst für Ertragsdekomposition, Temperatur-, Verschmutzungs- und Abregelungsverluste sowie windPRO für Windressourcenbewertung, Turbinenlayout und Leistungskurvenverifikation. Berechnung von Performance Ratio, technischer und vertraglicher Verfügbarkeit sowie Loss Tree Analysen.
Machine Learning & Anomaly Detection
Entwicklung statistischer und Deep-Learning-basierter Anomalieerkennungsmodelle mit PyTorch Autoencodern auf hochfrequenten Wechselrichter- und String-Telemetriedaten zur Erkennung stiller Leistungsabfälle und Gerätefehler.
BI, Dashboards & Reporting Automation
Erstellung von Echtzeit-Dashboards mit Grafana und Power BI (DAX, Dataflows) sowie interaktiven Web-Applikationen mit Plotly/Dash und Streamlit. Automatisierung von monatlichen O&M- und Investorenberichten durch Python- und SQL-Pipelines.
BESS Simulation & Energy Storage Modelling
Entwicklung Python-basierter Simulationstools für Battery Energy Storage System (BESS) Sizing, Dispatch, Degradation und Revenue/Arbitrage-Modellierung.
AI & Workflow Automation
Einsatz von n8n für KI-gestützte Workflow-Automatisierung und operative Prozessoptimierung. Durchführung interner technischer Schulungen zu KI-Tooling und automatisierten Betriebsabläufen.
Cybersecurity in der Energiebranche
Spezialisiertes Branchentraining zu OT/SCADA- und Energieinfrastruktur-Cybersicherheitsanforderungen gemäß NIS 2 Directive Compliance.
Datenbanken & ETL/ELT
Erfahrung mit PostgreSQL, InfluxDB 2.x (Zeitreihendaten), Apache Parquet, Data Lake-Architekturen sowie ETL/ELT-Pipelines für operative Energiedaten.
Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines mit Python, PySpark und Databricks sowie Azure Synapse SQL. Automatisierte Ingestion aus SQL-Datenbanken, SFTP-Servern, REST APIs und Cloud Storage in Bronze/Silver/Gold-Schichten nach Lakehouse-Architektur.
SCADA & Industrial IoT Integration
Integration und Verarbeitung von Multi-Vendor-SCADA-Systemen (COPA-DATA zenon, OPC UA, Modbus) über REST APIs und SFTP. Verarbeitung von 15-Minuten-Wechselrichter-, String-, Umspannwerk- und Wetterdaten in Cloud-Architekturen wie InfluxDB 2.x und Azure Synapse.
Renewable Energy Analytics & Simulation
Einsatz von PVsyst für Ertragsdekomposition, Temperatur-, Verschmutzungs- und Abregelungsverluste sowie windPRO für Windressourcenbewertung, Turbinenlayout und Leistungskurvenverifikation. Berechnung von Performance Ratio, technischer und vertraglicher Verfügbarkeit sowie Loss Tree Analysen.
Machine Learning & Anomaly Detection
Entwicklung statistischer und Deep-Learning-basierter Anomalieerkennungsmodelle mit PyTorch Autoencodern auf hochfrequenten Wechselrichter- und String-Telemetriedaten zur Erkennung stiller Leistungsabfälle und Gerätefehler.
BI, Dashboards & Reporting Automation
Erstellung von Echtzeit-Dashboards mit Grafana und Power BI (DAX, Dataflows) sowie interaktiven Web-Applikationen mit Plotly/Dash und Streamlit. Automatisierung von monatlichen O&M- und Investorenberichten durch Python- und SQL-Pipelines.
BESS Simulation & Energy Storage Modelling
Entwicklung Python-basierter Simulationstools für Battery Energy Storage System (BESS) Sizing, Dispatch, Degradation und Revenue/Arbitrage-Modellierung.
AI & Workflow Automation
Einsatz von n8n für KI-gestützte Workflow-Automatisierung und operative Prozessoptimierung. Durchführung interner technischer Schulungen zu KI-Tooling und automatisierten Betriebsabläufen.
Cybersecurity in der Energiebranche
Spezialisiertes Branchentraining zu OT/SCADA- und Energieinfrastruktur-Cybersicherheitsanforderungen gemäß NIS 2 Directive Compliance.
Datenbanken & ETL/ELT
Erfahrung mit PostgreSQL, InfluxDB 2.x (Zeitreihendaten), Apache Parquet, Data Lake-Architekturen sowie ETL/ELT-Pipelines für operative Energiedaten.
Experience
Professional experience0 - 5 years
Freelancer since2026
Languages
EnglishGoodPolishNative speaker
Project history
Leitung eines 5-köpfigen Data-Analytics-Teams mit Verantwortung für technische Prioritäten, Code-Reviews und Architekturdesign. Aufbau und Pflege des zentralen operativen Datenmodells für 2,5 GW erneuerbare Energieanlagen. Entwicklung automatisierter Ingestion-Pipelines, KPI- und Loss-Tree-Engines sowie ML-Anomalieerkennungsmodelle. Bereitstellung von Echtzeit-Dashboards in Grafana und Power BI sowie interaktiver Plotly/Dash-Applikationen. Technologien: Python, PySpark, Databricks, Azure Synapse SQL, PyTorch, InfluxDB 2.x, Grafana, Power BI, Plotly/Dash, n8n, REST API, SFTP, Git.
Architektur und Deployment einer flächendeckenden SCADA-Datenpipeline mit Aggregation, Sensorvalidierung, Ausreißerfilterung und fehlender Datenimputation. Ersatz manueller Spreadsheet-Workflows durch automatisierte Python- und SQL-Pipelines für PR, Verfügbarkeit und monatliche Eigentümerberichte (Reduktion der Berichtszeit um >80%). Implementierung automatisierter Varianzanalyse mit PVsyst sowie Windertragsbewertungen mit windPRO. Arbeit mit COPA-DATA zenon Historians und Alarmprotokollen für ~500 MWp PV-Subportfolios. Technologien: Python, pandas, NumPy, SQL, PostgreSQL, InfluxDB 2.x, Flux, Power BI, Streamlit, PVsyst, windPRO, COPA-DATA zenon, ERA5/Copernicus.
Untersuchung von Ursachen für Ausfälle von PV-Großanlagen in Zusammenarbeit mit Field-O&M-Teams sowie Standardisierung von finanziellen und regulatorischen Abrechnungsberechnungen. Technologien: Python, SQL, Excel/VBA, SCADA Portals.