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Ingénieur d'études - Data science H/F

Stage(5 à 6 mois)
Puteaux
Salaire : Non spécifié
Télétravail fréquent
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +5 / Master

Voltalis
Voltalis

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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Stage de 5 à 6 mois

Les missions de l’équipe R&D sont variées et viennent en soutien permanent des équipes de Production (vente des effacements sur les marchés de l’électricité), Déploiement (installation des boitiers), Innovation (nouveaux business), Développement (suivi de consommation et pilotage intelligent fourni aux adhérents via une app mobile, firmware des boîtiers)

  • Data science et algorithmique (analyse des données provenant des centaines de milliers de foyer équipés, analyses descriptive et prédictive, simulation d’algorithmes à destination de la Production) ;

  • Conduite d’innovation (désagrégation de la consommation électrique, utilisation de machine learning standard, autoconsommation etc.) ;

  • Pilotage d’expérimentations de bout en bout : problématique, plan de test, conduite des tests, analyse, rapport de test ;

Selon les contraintes imposées par l’université/école au stagiaire, il sera possible de définir un fil rouge (comme par exemple l’amélioration d’un algorithme de désagrégation de la consommation ou l’estimation de l’isolation d’un logement à l’aide de ses courbes de consommation) ou bien de faire participer le/la stagiaire aux activités de l’équipe en tant que membre à part entière.

L’équipe travaille en méthode Scrum et organise donc son travail sur des cycles courts avec restitution et interaction avec le métier fréquente.

Elle intervient sur l’ensemble de la durée de vie des projets : phases exploratoires, prototypage, pilote terrain, MOA, test, déploiement.


Profil recherché

  • Etudiant en année de césure ou en fin d’études d’ingénieur ou Master II avec une dominante analyse de données et informatique

  • Justifier de bonnes compétences mathématiques (modélisation, statistiques, ML) et informatiques (algorithmes classiques, versioning) pour appréhender tant les aspects théoriques que pratiques de la mission

  • De bonnes bases de langages de programmation R/Python, MySQL ou équivalent afin d’exploiter rapidement les volumes importants de données (plusieurs téraoctets). La connaissance d’outils de data visualization (type dyGraph, GGplot, Shiny, etc) serait un plus

  • Des connaissances liées au domaine de l’énergie en général et de l’électricité en particulier sont un plus

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