Les boitiers Elax installés chez nos clients relèvent régulièrement la température à l’intérieur du chauffe-eau ainsi que la consommation électrique de celui-ci. Ces séries temporelles permettent de déterminer à la fois les caractéristiques du chauffe-eau et le profil d’usage de l’eau chaude sanitaire faite par le locataire. Elles constituent donc une source d’informations clés pour le pilotage du chauffe-eau et ainsi l’optimisation de la consommation énergétique.

En plus d’alimenter le pilotage, ces données sont utiles au monitoring temps réel du parc de chauffe-eau de nos clients. Ils sont ainsi alertés d’un chauffe-eau défaillant, d’une fuite du groupe de sécurité, d’un risque sanitaire lié à la legionellose…

Enfin, l’intégration de données extérieures propres au réseau électrique (cout de l’électricité, périodes de tension) nous permet d’adapter les périodes de chauffe des appareils aux besoins du réseau électrique et ainsi contribuer à son équilibre.

En rejoignant l’équipe Data d’Elax, ta mission consistera à analyser ces séries temporelles puis implémenter, optimiser et déployer des solutions correspondant aux besoins énumérés ci-dessous. En collaboration avec Laetitia et Alexandre, Data Scientists déjà en place, tu seras force de proposition sur la stratégie à adopter et sur les choix techniques. Particulièrement, ton expérience dans un environnement de production

Pilotage des chauffe-eau

• Modéliser l’énergie contenue dans un chauffe-eau pour optimiser son pilotage

• Adapter le pilotage en fonction des règles liées aux besoins du réseau électrique

• Intégrer les contraintes liées au risque sanitaire de la légionellose

Alertes et metrics

• Estimer les économies réalisées par le produit malgré certaines variabilités

• Détecter automatiquement et en temps réel les dysfonctionnements

• Elaborer une stratégie de classification qualitative des chauffe-eau en fonction de leur comportement

• Définir une méthode de suivi des KPIs du parc

Mise en production

• Valider le comportement des nouveaux modèles sur l’ensemble du parc

• Définir les tests unitaires / intégration / non-régression permettant de garantir la fiabilité des modèles en production

• Optimiser l’accès aux données pour augmenter les performances d’exécution

• Veiller à ce que l’architecture du code soit flexible pour que le produit Data reste un environnement évolutif et performant

🔎 Profil recherché

• Tu souhaites prendre part à la transition énergétique.

• Tu as au moins une expérience significative en tant que Data Scientist dans un environnement de production TimeSeries et Machine Learning

• Tu maitrises les bonnes pratiques de mise en production de modèles de données

• Tu es à l’aise avec la physique et la thermodynamique

• Tu es capable de te projeter dans un projet concret

• Tu es proactif, force de proposition et capable d’évoluer en forte autonomie

• Appétence pour un environnement de travail rapide, stimulant intellectuellement, à la fois bienveillant et exigeant.

🧰 Notre boîte à outils (un avantage si tu sais déjà t’en servir 😉) :

• Git

• Docker

• MongoDB

• Python

  • Pandas

  • Numpy

  • Scikit-learn

  • Plotly / Matplotlib / Plotty

• Flask

• Datadog

Ce que nous te proposons :

📈 Un poste clé au cœur d’une start-up en pleine croissance aves des possibilités d’évolution rapide

💶 L’octroi de BSPCE pour tous les salariés

🏠 Une politique de télétravail très flexible (Full remote, Hybride…)

💊🍽️ Mutuelle Alan & tickets restaurants Swile

👨‍🎓 Socle de formation d’intégration et continue

🎳🥂 Des événements fréquents de team building, séminaire d’entreprise, off-site…

• 30 min de call de découverte avec Louise, People Manager

• 45 min d’échange avec Samuel, CTO

• Un test technique avec Laetitia et Alexandre, Data Scientists

• Prise de références

• Echange de fit avec des Elaxiens