Développement Informatique sur l'Intégration des Prévisions Infra-Saisonnières et Saisonnières H/F
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La consommation électrique en France est particulièrement thermosensible avec de fortes fluctuations en fonction de la température. Ainsi, 1°C de moins en hiver implique une consommation supplémentaire de l'ordre de 2400 MW à l'heure de pointe, l'équivalent de 2 à 3 tranches nucléaires. Et en été, la sensibilité est de 400 à 500 MW par degré supplémentaire à la pointe. Par exemple, durant le mois de février 2018, les anomalies de température ont atteint -2.2°C en moyenne sur tout le mois et sur toute la France par rapport à la période 1981-2010.
Ces conditions extrêmes ont eu un impact important sur la consommation électrique en France.
À cet égard, il est essentiel d'anticiper les conditions météorologiques pour la saison à venir afin de préparer le secteur de l'énergie à tout risque possible/probable en matière de production et de consommation.
En vue de soutenir les activités énergétiques d'EDF, l'objectif de cette alternance est de développer une application web illustrant les cartes, les séries temporelles et les fonctions de densité de probabilité des prévisions infra-saisonnières et saisonnières de variables climatiques telles que la température, la vitesse du vent, etc.
L'ensemble de la chaîne de développement comprend l'extraction des données, le prétraitement des prévisions (c'est-à-dire la correction des biais et la réduction d'échelle) et le post-traitement pour afficher plusieurs graphiques (par exemple des cartes, des séries temporelles, des PDF, etc). L'objectif de cette alternance est d'ajouter de nouvelles variables et de nouveaux indicateurs à une application web déjà existante., Développement Informatique sur l'Intégration des Prévisions Infra-Saisonnières et Saisonnières H/F
Requirements
Niveau d'étude :Bac +5, écoles d'ingénieur ou Master 2 en développement informatique.Domaines de compétences :-Développement web - backend et frontend-Météorologie et climat-Prévisions infra-saisonnières et saisonnières-Notions en statistique et manipulation des données (Big Data) liées aux sorties des modèles numérique de prévision du tempsInformatique :-Environnement de travail LINUX-Maîtrise du langage python (Fastapi), JS et framework web pour javascript (idéalement ReactJS en typescript)-Manipulation des données netcdf et grib-Maîtrise de gitSavoir être :Curiosité intellectuelle, esprit critique, autonomie, bonnes capacités d'analyse et de synthèse, sens de l'initiative. Si cette offre vous intéresse, vous pouvez contacter directement:-Naveen GOUTHAM, Ingénieur Chercheur (EDF R&D/OSIRIS/R38) / @.-Ghislain VIGUIER, Ingénieur Développeur (EDF R&D/OSIRIS/R38) / @.-Antoine GAUDRON-DESJARDINS, Ingénieur Développeur (EDF R&D/OSIRIS/R38), Bac +5, écoles d'ingénieur ou Master 2 en développement informatique. Domaines de compétences :
Développement web - backend et frontend
Météorologie et climat
Prévisions infra-saisonnières et saisonnières
Notions en statistique et manipulation des données (Big Data) liées aux sorties des modèles numérique de prévision du temps Informatique :
Environnement de travail LINUX
Maîtrise du langage python (Fastapi), JS et framework web pour javascript (idéalement ReactJS en typescript)
Manipulation des données netcdf et grib
Maîtrise de git
Savoir être : Curiosité intellectuelle, esprit critique, autonomie, bonnes capacités d'analyse et de synthèse, sens de l'initiative.
Benefits & conditions
@.**Lieu d'alternance : EDF Lab Paris-Saclay, 7 Boulevard Gaspard Monge, 91120 Palaiseau.Durée : 1 anDate de début : septembre 2026Gratification : selon le niveau d'étudesAutres avantages : Remboursement de 75 % du pass Navigo, télétravail ponctuel, accès à la cantine, etc., Autres avantages : Remboursement de 75 % du pass Navigo, télétravail ponctuel, accès à la cantine, etc.