EDF R&D a pour missions principales de contribuer à l'amélioration de la performance des unités opérationnelles du groupe EDF, d'identifier et de préparer les relais de croissance à moyen et long terme. La direction Recherche & Développement est composée de plusieurs départements aux équipes dynamiques et soudées où chacun porte une expertise. Découvrez les portraits de la R&D : https://www.edf.fr/groupe-edf/inventer-l-avenir-de-l-energie/r-d-un-savoir-fairemondial/ nos-activites/nos-portraits-de-chercheurs

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Le groupe "Equipe prévision" du département OSIRIS d'EDF R&D propose un poste d'ingénieur.e de recherche à un spécialiste des méthodes de machine learning pour la prévision de séries chronologiques liées au marché de l'énergie.

Le poste à pourvoir est à l'intersection de trois projets en charge respectivement :
* Des modèles de prévision de consommation électrique,
* Des modèles prévision de consommation pour le gaz
* Des études statistiques pour la conception des offres de marché

Le poste à pourvoir est à l'intersection de trois projets en charge respectivement :
* Des modèles de prévision de consommation électrique,
* Des modèles prévision de consommation pour le gaz
* Des études statistiques pour la conception des offres de marché

Les missions sont principalement :
* La réalisation des études et livrables demandés par les chefs de projets
* L'accompagnement des clients pour comprendre les besoins et bien y répondre
* Les reporting réguliers auprès des chefs de projets et du manager pour le suivi des activités
* La montée en compétence grâce à des formations proposées

- Intérêt pour les problématiques du marché de l'énergie.
- Analyser des sujets complexes, savoir prendre du recul et avoir un sens critique
- Expérience significative dans le domaine du machine learning/statistique en particulier dans le sujet de la prévision dans le secteur de l'énergie (à défaut une expérience dans la mise en oeuvre de modèles de prévision de séries chronologiques).
- Pouvoir travailler sous les systèmes d'exploitation windows et linux et être utilisateur des logiciels de gestion de projet comme GitLab ou GitHub
- Maitrise de l'anglais professionnelle indispensable
- Posséder de bonnes capacités de synthèse écrites et orales (en français et en anglais).
- Des connaissances en base de données et industrialisation de méthodes de machine learning seraient un plus.
- Formations requises :
o Solide formation mathématique en particulier en statistique (modèles de séries chronologiques, statistique inférentielle, bayésienne, file d'attente, intervalles de confiance, modèles de régression/classification etc ….)
o Formation en machine learning (SVM, forets aléatoires, boosting, KNN, deeplearning… ) complétée avec une mise en oeuvre dans les environnement de développement R-studio ou Anaconda dans les langages R et Python et des logiciels Keras et Tensor Flow et Pytorch pour le deep-learning