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Data Scientist

CDI
Paris
Salaire : 45K à 60K €
Début : 30 avril 2023
Télétravail fréquent
Expérience : > 2 ans
Éducation : Bac +5 / Master

Elax Energie
Elax Energie

Cette offre vous tente ?

Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

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

🔎 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 !


Déroulement des entretiens

  • 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

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