Jij ontdekt verborgen waarde in energiedata.

Je analyseert realtime energiedata van meerdere klantinstallaties, waaronder batterijen en andere flexibiliteitsassets. Tijdens je analyse zie je dat vergelijkbare assets binnen hetzelfde marktsegment verschillend worden aangestuurd: de ene batterij draait met een hoge efficiëntie en optimale marktbenutting, terwijl een andere structureel suboptimaal wordt ingezet en waarde laat liggen.

In plaats van dit alleen te signaleren, ga je een stap verder. Je onderzoekt waar dit verschil vandaan komt: is het een configuratieprobleem, een afwijkend stuurprofiel of ontbrekende marktinput in de optimalisatie? Tegelijkertijd herken je dat dit niet alleen een technisch optimalisatievraagstuk is, maar ook een commerciële kans.

Je vertaalt je bevindingen naar concrete inzichten voor het customer succes team: welke klanten onderpresteren, welke potentiële waarde niet wordt benut en waar optimalisatie direct extra opbrengst kan genereren. Op basis daarvan lever je gerichte analyses en aanbevelingen aan sales, zodat zij het gesprek met de klant kunnen aangaan met onderbouwde verbeterkansen en concrete value cases.

Zo combineer je datagedreven analyse met een commercieel oog voor optimalisatiekansen en draag je direct bij aan zowel klantperformance als omzetgroei.

Jij ziet kansen waar anderen alleen communicatie zien.

Covolt introduceert een nieuwe oplossing waarmee bedrijven hun energie-assets slimmer kunnen inzetten op de energiemarkt. De technologie is innovatief, maar voor veel klanten nog onbekend.
In plaats van direct een campagne uit te rollen, ga jij eerst op zoek naar de juiste inzichten. Je spreekt met Sales, analyseert klantvragen, onderzoekt marktontwikkelingen en brengt de belangrijkste doelgroepen in kaart.
Je ontdekt dat verschillende klantgroepen ieder een andere informatiebehoefte hebben. Waar technische beslissers behoefte hebben aan inhoudelijke verdieping, willen directieleden vooral inzicht in rendement, risico’s en strategische voordelen.
Op basis van deze inzichten ontwikkel je een geïntegreerde marketing- en groeistrategie. Je bouwt een funnel, ontwikkelt thought leadership-content, zet gerichte campagnes op en activeert verschillende kanalen om prospects door de customer journey te begeleiden.
Tijdens de campagne monitor je continu de prestaties. Je voert A/B-tests uit, analyseert data, optimaliseert conversies en gebruikt AI-tools om processen slimmer en efficiënter te maken.
Zo zorg je ervoor dat marketing niet alleen zichtbaar is, maar direct bijdraagt aan merkbekendheid, leadgeneratie en commerciële groei.

• Ik heb mbo 4 werk- en denkniveau en beschik over relevante ervaring in de elektrotechniek en datacommunicatie. Bij voorkeur NEN1010 en NEN3140 gecertificeerd.
• Bij voorkeur heb ik ook ‘solar-ervaring’ en een VCA-certificering.
• Ik ben fulltime beschikbaar.
• Ik ben flexibel, creatief in het bedenken van oplossingen en neem het belang van de klant daarin altijd als uitgangspunt.
• Door snel te schakelen bied ik kwaliteit van de bovenste plank.
• Samen met een team werk ik graag aan de oplossingen. Zo houden we zowel het technische als het financiële rendement zo hoog mogelijk.
• Daarnaast kan ik gestructureerd en zeer nauwkeurig te werk gaan.
• Ten slotte ben ik nieuwsgierig, super enthousiast, zelfstandig, tegelijkertijd een echte teamspeler en bovenal: nooit uitgeleerd!

Van analyse naar live trading impact 

Tijdens je dagelijkse analyse van short-term marktdata analyseer je meerdere tradingstrategieën en bijbehorende performance-indicatoren zoals PnL, forecast accuracy en execution quality. 

Je ziet dat een specifiek tradingmodel onderpresteert in bepaalde tijdsblokken en marktregimes, terwijl vergelijkbare condities in zowel indraai als day-ahead of balancing markets juist sterke resultaten laten zien. In de data ontdek je subtiele patronen in prijsvolatiliteit, forecast errors en orderflow die niet volledig worden meegenomen in de huidige signal logic.

In plaats van dit alleen te rapporteren, ga je actief op zoek naar de oorzaak. Je analyseert historische data over meerdere markten (Day Ahead, Intraday en FCR/aFRR), test hypotheses en vergelijkt verschillende marktregimes om te begrijpen waar de inefficiëntie ontstaat.

Je concludeert dat een deel van het signaal onvoldoende rekening houdt met verschillen in marktstructuur en timing, waardoor er structureel suboptimale positioning en gemiste trading opportunities ontstaan. 

Je werkt deze bevinding uit in een verbeterd signal concept en valideert dit via backtesting. Vervolgens vertaal je je inzichten naar een concreet voorstel voor het development team: een aangepaste signal parameterisatie en verbeterde execution timing over meerdere markten.
 

De verbetering leidt tot een merkbare optimalisatie in performance en wordt meegenomen in live strategieën binnen zowel intraday als day-ahead en balancing markets.