Ingénieur - Machine Learning - Stockage d'Énergie H/F
Role details
Job location
Tech stack
Job description
et connaissance approfondie du marché de l'électricité, elle développe des solutions
permettant de maximiser la valeur économique et environnementale des batteries à
grande échelle.
L'équipe, composée d'ingénieurs et de spécialistes du secteur de l'énergie, partage une
culture d'excellence technique, de curiosité et de collaboration, où chaque membre
contribue directement à la performance des projets et à l'évolution du produit.
Finalité du poste
Concevoir, développer et maintenir les modèles de prévision au coeur du système de
pilotage en temps réel des actifs de stockage d'énergie, afin d'optimiser leur exploitation
sur différents marchés et mécanismes énergétiques.
Missions principales
Développement de modèles de prévision
Concevoir et améliorer les modèles prédictifs pour la consommation, la production
solaire, les prix de l'énergie et d'autres variables critiques.
Évaluer, entraîner et valider des algorithmes de Machine Learning adaptés aux
différents contextes d'exploitation.
Garantir la fiabilité et la performance des modèles déployés en production.
Intégration et déploiement
Assurer le déploiement, la supervision et la scalabilité des solutions de prévision
dans un environnement opérationnel.
Collaborer étroitement avec les équipes de développement logiciel et de data
engineering pour intégrer les modèles dans la plateforme globale.
Participer à la mise en place des pipelines de données, de la collecte à
l'exploitation temps réel.
Innovation et amélioration continue
Effectuer une veille technologique active pour identifier et tester de nouvelles approches et outils de modélisation.
Contribuer à la capitalisation du savoir et au partage des bonnes pratiques au sein
de l'équipe technique.
Requirements
Diplôme de niveau Licence, Master ou Doctorat en informatique, mathématiques
appliquées, data science ou discipline équivalente.
Minimum 2 ans d'expérience professionnelle en Machine Learning, incluant le
développement et la mise en production de modèles prédictifs.
Maîtrise des outils et bibliothèques de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch,
scikit-learn, etc.) et des langages de programmation associés (Python, SQL...).
Solides compétences en data engineering, traitement de données et orchestration
de pipelines.
Esprit analytique, rigueur scientifique et capacité à évoluer dans un environnement
agile et collaboratif.
Goût pour les sujets liés à l'énergie, à l'optimisation et à la performance
