La squad MI (Market Intelligence) est responsable du produit historique de Spinergie : une solution d’intelligence de marché donnant accès à une vaste quantité de données précieuses sur l’industrie de l’énergie offshore. Nous suivons en temps réel les positions d’une large flotte de navires, que nous croisons avec d’autres sources de données pour analyser l’état du marché, comparer la performance des navires installant des éoliennes, et bien plus encore. Ces informations permettent aux armateurs et aux développeurs de prendre les bonnes décisions et d’améliorer l’efficacité de leurs opérations, contribuant ainsi à la croissance de l’éolien en mer.

En charge d’un large périmètre, cette squad est exposée à de nombreuses facettes de l’industrie maritime et des challenges techniques qui leurs sont propres. Son rôle ? Faire grandir le produit tout en veillant à sa robustesse. Elle travaille également en lien constant avec une équipe d’analystes spécialistes de l’offshore qui veille à la qualité des données et repèr les nouvelles tendances du marché pour enrichir notre solution.

La squad est composée d’un Tech Lead, une Product Manager, deux Data Scientists et un Software Engineer.

Durant ton stage encadré par Gauthier, Data Scientist :

• Tu contribues activement à des projets ambitieux visant à enrichir notre produit et à répondre à des enjeux opérationnels inédits. Dans ce cadre, tu interviens sur un projet clé : la caractérisation des activités de sondage des fonds marins, un défi technique majeur. Ces activités, souvent difficiles à distinguer d’autres opérations (transit, maintenance sur des champs voisins), se distinguent par une grande variabilité de leurs paramètres (vitesse des navires, types d’embarcations, etc.). Ton travail consistera à analyser ces spécificités pour améliorer leur identification et leur suivi, dans un contexte où la précision est essentielle.

• Tu es responsable des choix techniques de tes projets : algorithmes, techniques d’optimisation, structuration des données, stratégie de mise en production, etc

• Tu travailles main dans la main avec les autres équipes de Spinergie (Dev, Produit, Analystes).

• Tu participes à l’intégration et au traitement de types de données très variés, sur lesquels se basent nos analyses :

  • Flux de positions de dizaines de milliers de navires traitées en temps réel.

  • Données de marché issues d’algorithmes de crawling.

  • Implémentation de nombreux algorithmes in-house complexes et performants, qui nous permettent d’analyser plusieurs centaines de millions de données de navires chaque semaine.

Ce que tu recherches :

• Une entreprise en croissance et un environnement dynamique

• Contribuer à la transition énergétique du secteur maritime, en travaillant notamment sur des projets d’éolien offshore.

• En apprendre davantage sur l’industrie maritime (et parler des océans !)

• Tu es actuellement en École d’Ingénieur ou en master et recherches un stage de césure ou de fin d’études.

• Tu a une bonne maîtrise de la programmation sous Python et des librairies de manipulation de données et de data science (Pandas, Scikit-Learn, Numpy, etc)

• Tu es capable de résoudre des problèmes complexes de manière logique et efficace, mais aussi de les expliquer simplement. Tu apprécies travailler dans un environnement stimulant et en perpétuel mouvement.

• Tu es capable de te former rapidement et de manière autonome sur de nouvelles technologies, et tu fais preuve de beaucoup de rigueur.

• Tu es capable de travailler efficacement en équipe, et tu parles anglais couramment.

Si tu te retrouves dans cette présentation, mais que tu n’as pas non plus laissé ton sens de l’humour, ta personnalité et tes passions de côté, alors nous serons ravis de t’accueillir chez Spinergie !

Nous sommes engagés en faveur de la diversité, de l’équité et de l’inclusion. Nous accueillons les candidatures de tous les horizons et de toutes les identités.

• Découverte : Entretien téléphonique avec Samuel, Tech Lead

• Compétences : Entretien technique (étude de cas) dans nos locaux au 9 rue Bleue, 75009 Paris avec Gauthier, Data Scientist

• Culture : Discussion dans nos locaux avec Louise (Product Manager)