Data Scientiste en IA Générative et séries temporelles

Au sein d'EDF, la Direction Optimisation Amont/Aval Trading (DOAAT) assure l'équilibre physique entre l'amont (Production) et l'aval (Consommation clients) d'EDF en France et maximise le revenu de l'ensemble intégré amont/aval. Elle optimise à différents horizons de temps pour satisfaire les engagements de fourniture d'EDF auprès de ses clients, en maîtrisant les risques physiques et financiers liés aux aléas de production, de consommation, de marché.

Nous sommes à la recherche de notre futur/future (super) Data Scientist.e Contexte Les récents développements autour des modèles de fondation et de l'intelligence artificielle générative ouvrent de nouvelles perspectives pour le traitement des séries temporelles. Inspirés des approches utilisées pour le langage ou l'image, ces modèles visent à proposer des architectures capables de s'adapter à un large éventail de tâches (prévision, imputation, classification, détection d'anomalies) avec peu ou pas de réentraînement. Dans le domaine énergétique, la capacité à prévoir consommation et production à différents niveaux géographiques et temporels (local, régional, national) est stratégique pour l'anticipation et l'optimisation du système.

Dans ce cadre, vos principales missions seront de : Réaliser un état de l'art des modèles de fondation et approches récentes d'IA générative appliquées aux séries temporelles. Expérimenter plusieurs modèles (Transformers spécialisés, modèles génératifs, fine-tuning de modèles de fondation : TimesFM (Google), JEPA (Meta), TTM (IBM), etc) sur des données énergétiques. Challenger les modèles internes existants en termes de précision, robustesse et capacité de généralisation. Étudier l'apport de variables externes (météo, calendaires, signaux de marché, etc.) dans les performances de prévision.

Vous serez accompagné.e par votre tuteur Data Scientist qui pourra faire évoluer vos missions en fonction de l'actualité, vos attentes/envies et vos idées en adéquation avec les enjeux de l'équipe.

Étudiant·e en Master 2 (type MVA), école d'ingénieur ou équivalent avec une spécialisation en Data Science / Machine Learning. Vous avez :

• de Solides compétences en Python et en bibliothèques de deep learning (notamment PyTorch).
• un Intérêt marqué pour les séries temporelles, les Transformers et l'IA générative.
• eu l'opportunité de mener un projet académique/stage sur une thématique proche.

Rigueur, curiosité scientifique, autonomie et esprit critique font partie de vos atouts.

Ce qu'EDF peut vous offrir ️ Une expérience professionnelle enrichissante et l'accompagnement de professionnels du métier, au sein d'un collectif solidaire

Stage rémunéré entre 903 € et 1623€ (en fonction du niveau du stage et de votre école) Vous bénéficiez d'un remboursement de 50% de votre titre de transport Une prise en charge de vos dépenses d'hébergements peut vous être proposée sous conditions (jusqu'à 185€/mois) ️ Restauration méridienne à tarif préférentiel

Le poste est situé à Saint-Denis sur le site de Cap Ampère

Energéticien intégré, le groupe EDF maîtrise l'ensemble des métiers de l'électricité. Depuis 1990, au travers de huit accords d'entreprise successifs, EDF soutient les personnes handicapées dans leur volonté de réussir une vie professionnelle compatible avec leur situation. Dans le cadre du programme de recrutement de nouvelles compétences du groupe EDF en France, EDF s'engage dans le cadre de son 8eme accord qui couvre la période 2009 - 2012 à recruter des salariés handicapés, à hauteur de 4 % de ses recrutements, en moyenne annuelle, avec un minimum de 60 par an. De plus, EDF accueillera chaque année au moins 25 nouveaux apprentis en situation de handicap., Dans le groupe EDF, accueillir des personnes en situation de handicap fait partie de notre ADN. Notre objectif est d'ouvrir nos portes à toutes les compétences, toutes les énergies et toutes les personnalités sans exclusion. Le poste proposé est donc ouvert à toutes et à tous.