Cientista de Pesquisa em Sistemas de Energia
Gridmatic
Visão Geral da Empresa
Gridmatic
Cupertino, CA, Estados Unidos
2016
Aproximadamente 50 funcionários e receita anual estimada entre $5 milhões e $10 milhões (fonte: cience.com, climatebase.org).
O Que Eles Fazem
A Gridmatic é uma empresa privada de marketing de energia habilitada por IA que se especializa na otimização de operações de energia renovável e armazenamento de baterias por meio de algoritmos avançados de aprendizado de máquina. Fundada em 2016, a empresa se concentra na previsão de oferta de energia, demanda, preços e transações de rede em mercados-chave dos EUA, como ERCOT (Texas) e CAISO (Califórnia) (fonte: cience.com, gridmatic.com). Sua tecnologia central utiliza modelos de IA e aprendizado de máquina para prever a dinâmica do mercado de eletricidade, o que ajuda a otimizar operações para geradores de energia renovável, sistemas de armazenamento de baterias e consumidores de energia no varejo. Essa abordagem inovadora permite que a Gridmatic se diferencie de comercializadores de energia tradicionais que dependem de processos manuais (fonte: gridmatic.com, gridmatic.com). A empresa oferece uma gama de produtos e serviços, incluindo otimização de lances para proprietários de armazenamento, acordos de compartilhamento de receita e contratos de energia no varejo adaptados para grandes usuários de energia, como centros de dados (fonte: gridmatic.com, gridmaticretail.com).
Projetos & Histórico
A Gridmatic gerenciou com sucesso vários projetos notáveis, incluindo um sistema de armazenamento de baterias de 50 MW / 100 MWh no Texas, que entrou em operação em 2023 por meio de seu Fundo de Armazenamento de Energia de $50 milhões (fonte: gridmatic.com). Outro projeto significativo é o Sistema de Armazenamento de Energia de Baterias (BESS) Cross Trails de 57 MW / 114 MWh no Condado de Scurry, Texas, que possui um contrato de compra de 10 anos com a Energy Vault, com a construção prevista para começar após um anúncio recente (fonte: ess-news.com). Além disso, a Gridmatic está envolvida no BESS Caballero de 100 MW / 400 MWh em Nipomo, Califórnia, onde atua como otimizadora para a Alpha Omega Power, e assinou um Acordo de Compra de Energia (PPA) solar de 10 MW em ERCOT com a Sol Systems para fornecer energia limpa combinada por hora para os centros de dados da EdgeConneX (fonte: gridmatic.com). Esses projetos destacam o compromisso da Gridmatic em expandir sua presença no setor de energia renovável.
Desenvolvimentos Recentes
Nos últimos dois anos, a Gridmatic fez avanços significativos, incluindo o fechamento de seu Fundo de Armazenamento de Energia de $50 milhões em novembro de 2023, que possibilita a operação da bateria de 50 MW no Texas e visa gerenciar até 500 MW no total (fonte: gridmatic.com). A empresa também assinou um PPA solar de 10 MW em ERCOT com a Sol Systems para a EdgeConneX em 2024 e garantiu um contrato de 10 anos para o BESS Cross Trails de 57 MW da Energy Vault (fonte: gridmatic.com). Além disso, a Gridmatic se associou à Alpha Omega Power como otimizadora para seu BESS Caballero de 100 MW, que foi anunciado em dezembro de 2024, aumentando assim seu portfólio para 300 MW (fonte: ess-news.com). A empresa também lançou a Gridmatic Retail em outubro de 2024, focando no crescimento no Texas e expandindo para os mercados PJM.
Trabalhando Lá
A Gridmatic emprega uma ampla gama de profissionais, incluindo pesquisadores, engenheiros, cientistas de dados e veteranos da energia, todos contribuindo para sua abordagem inovadora no setor de energia. A equipe de liderança inclui o CEO e Fundador Matt Wytock, o Diretor Comercial David Miller e a CFO Erin Kogan, entre outros (fonte: gridmatic.com). A cultura da empresa enfatiza trabalho em equipe, aprendizado contínuo, diversidade e integridade, promovendo um ambiente colaborativo que valoriza o equilíbrio entre vida profissional e pessoal. A contratação é principalmente centrada em sua sede em Cupertino, apoiando o crescimento nos mercados ERCOT, CAISO e PJM (fonte: climatebase.org). Embora os benefícios específicos não sejam detalhados publicamente, o status da Gridmatic como uma startup de ClimateTech na Bay Area sugere vantagens competitivas alinhadas com sua ética orientada por missão.
Última atualização em fev 23, 2026 | Relatar um problema
We are looking for a Power Systems Research Scientist to develop physics-based models of large-scale transmission systems and their impact on electricity markets.
You will work on large-scale optimization and simulation problems, including power flow, congestion, and security-constrained unit commitment and economic dispatch (SCUC/SCED). This role focuses on designing scalable algorithms and high-performance implementations for solving complex power system problems.
This role sits at the core of our research and trading stack, building models and computational tools that directly impact how we understand and operate in electricity markets.
We are particularly interested in rethinking power system optimization and simulation using modern computing (e.g., GPU acceleration).
What you'll do
- Develop and analyze power network models, including AC/DC power flow, contingency analysis, and security constraints
- Build and enhance large-scale optimization models (e.g., SCUC/SCED) with detailed transmission constraints
- Design and implement scalable algorithms and solver components for large-scale power system optimization
- Identify and address computational bottlenecks in network-constrained simulations and optimization
- Model and analyze congestion and transmission-driven market outcomes
- Simulate grid scenarios with high penetration of renewables, storage, and outages
- Collaborate with ML and trading teams to integrate network-aware signals into forecasting and decision systems
Qualifications
- Advanced degree (MS/PhD) in Electrical Engineering, Power Systems, or related field
- Strong background in power systems analysis and modeling
- Experience with power flow (AC/DC), transmission modeling, and congestion analysis
- Familiarity with ISO/RTO markets and network-constrained market outcomes
- Experience with optimization algorithms and large-scale mathematical programming
- Understanding of numerical methods for convex and/or non-convex optimization
- Strong programming skills in Python
Nice to Have
- Experience with tools such as PSS/E, PowerWorld, PSLF, or similar
- Familiarity with SCUC/SCED implementations
- Background in electricity market modeling or trading
- Experience working with large-scale datasets and cloud applications
- Familiarity with key power systems concepts such as PTDFs (power transfer distribution factors) and security constraints
- Experience with GPU-accelerated computing for large-scale optimization or simulation
- Experience with frameworks such as PyTorch or JAX for high-performance numerical computing
Taking care of you today
- Continuing Education Opportunities
- Flexible PTO
- Medical, Dental and Vision plans with competitive employer contributions
- Pre-Tax commuter benefits
- $1500/year non profit donation matching program through Millie
- Home Office Stipend
Protecting your future for you and your family
- 401K contribution match up to 4%
- Company-paid parental leave
- Company Paid Life Insurance
- Stock Option Loan Program
Pay range
$175,000 - $235,000 USD
Candidate-se agora
O emprego expirou?Por favor, informe a Gridmatic que encontrou este emprego no Rejobs. Ajuda-nos a crescer e a levar mais pessoas a trabalhar em energias renováveis.
Candidate-se agora
O emprego expirou?Por favor, informe a Gridmatic que encontrou este emprego no Rejobs. Ajuda-nos a crescer e a levar mais pessoas a trabalhar em energias renováveis.
Como está ligado
Ver as suas ligaçõesVeja os seus contactos na Gridmatic no LinkedIn para aumentar a sua rede de contactos e candidatar-se a esta posição.
Receber alertas de emprego
Receba alertas para empregos na área de Análise de Energia em Cupertino, Estados Unidos
Aderir ao Talent Pool
Deixe os empregadores em energia limpa encontrá-lo
Sobre a função
23 junho 2026
Tempo inteiro
Empresa
- Cupertino, Estados Unidos
Advanced degree with strong background in power systems analysis and modeling
UTC-08:00
