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 propre 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 Alexandre, Data Scientist déjà en place, tu seras force de proposition sur la stratégie à adopter et sur les choix techniques.
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
Veille et amélioration continue
Vérifier le comportement des implémentations sur l’ensemble du parc
Détecter les cas déviants automatiquement
Traiter les cas particuliers
🔎 Profil recherché
Tu souhaites prendre part à la transition énergétique.
Tu as au moins une expérience en tant que Data Scientist dans un environnement TimeSeries et Machine Learning
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
🙋♀️Mesdames, autorisez-vous à candidater !
Certaines études scientifiques montrent qu’en particulier les femmes ont moins tendance à postuler à une offre d’emploi quand elles n’ont pas toutes les qualifications. Si cela peut vous rassurer, sachez que cette fiche de poste est indicative donc prenez la comme telle : c’est un guide, ni plus ni moins, le plus important reste la motivation et votre volonté d’agir pour la transition énergétique.
Si Elax Energie t’intéresse, sache que nous aurons plaisir à recevoir ta candidature !
Un entretien avec Samuel CTO
Un entretien technique avec Alexandre, Data Scientist, Nicolas, Lead Tech
Un test technique avec restitution
Prise de références
Echange avec Thomas, CEO
Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Données/Business Intelligence”.
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