STAGE- Ingénieur Data Science
Le Bourget-du-Lac, France
ENERGY POOL
Energy Pool builds and operates demand-side management solutionsDescription de l'entreprise
Energy Pool, une entreprise innovante
Energy Pool est un acteur clé de la transition énergétique, fournissant des services et solutions logicielles avancés d'optimisation des ressources énergétiques distribuées, incluant les consommateurs, les renouvelables et les solutions de stockage d'électricité.
Chaque jour nos équipes se mobilisent avec passion, inventivité et professionnalisme pour répondre aux besoins de nos clients et construire de nouveaux modèles énergétiques.
De nombreuses opportunités s'offrent à toi pour débuter, développer ou conforter ta carrière, en CDI, alternance ou stage.
Télétravail, management de proximité, formation, autonomie… nous mettons en œuvre de nombreuses actions pour favoriser le bien-être au travail de nos collaborateurs.
Et si c’était toi, le prochain acteur de la transition énergétique ? Rejoins-nous !
Pour toute candidature spontanée, merci de nous envoyer CV et lettre de motivation à recrutement@energy-pool.eu 😍
Description du poste
En tant qu'opérateur d'actifs de services auxiliaires, Energy Pool vise à améliorer sa capacité à modéliser et à prédire les états des systèmes électriques dans lesquels elle opère. Déterminer à l'avance la direction de l'imbalance et le volume d'énergie géré par les mécanismes de Réserve de Restauration de Fréquence Automatique (aFRR) est crucial pour optimiser les capacités des actifs disponibles.
L'objectif de ce stage est de s'appuyer sur des études internes et des modèles précédents pour :
- Identifier des approches possibles de modélisation de l'imbalance (physiques, statistiques, hybrides, etc.) pouvant être utilisées pour la prévision.
- Identifier des sources de données facilement accessibles qui pourraient améliorer la précision des modèles d'imbalance.
- Mettre en œuvre un ou plusieurs modèles d'imbalance et évaluer leur performance tant en termes absolus qu'en termes d'impact commercial.
Le stagiaire fera partie du département des Solutions Technologiques Innovantes (TSI) et sera assigné au domaine de la Science des Données et du Support à la Décision au sein de TSI.
Le stagiaire sera responsable de toutes les phases du projet, y compris la définition du problème, l'analyse et l'exploration de solutions possibles, la conception, la mise en œuvre, l'évaluation et la documentation.
Qualifications
Profil recherché 🎓
Nous sommes à la recherche de notre talent ! et si c’était toi ?
- Familiarité avec et compréhension de la physique de l'équilibre des systèmes électriques et de ses mécanismes.
- Solides compétences en programmation et expérience pratique avec Python.
- Expérience dans l'utilisation de techniques et de bibliothèques de modélisation telles que TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, etc
Cela serait un plus si une expérience démontrée dans la modélisation des systèmes électriques et les solutions d'équilibrage (ajustement de gouverneur, contrôle automatisé de la génération, etc.) ou une expérience dans la conception, le développement et l'évaluation de modèles de prévision.
- Excellentes compétences en communication, avec la capacité de présenter des résultats techniques à des audiences techniques et non techniques.
- Maîtrise de l'anglais : à l'aise pour communiquer dans un contexte international avec des pairs et des parties prenantes au sein de notre entreprise.
Informations supplémentaires
Ce que nous t'offrons 😊
Management de proximité pour t'accompagner dans ton développement professionnel. Nous sommes labellisés happy trainees !
Un environnement international qui t'ouvrira des horizons professionnels passionnants.
La chance de contribuer activement à la transition énergétique à travers nos multiples activités 🌍.
CSE, Tickets restaurant, forfait mobilité durable...
Note: Chez Energy Pool, nous valorisons la diversité et l'inclusion. Toutes les candidatures seront soigneusement examinées, indépendamment de ton parcours.
Nous sommes impatients de te rencontrer et de t'accueillir au sein de notre équipe enthousiaste pour cette aventure vers un avenir énergétique plus durable !
Tags: Matplotlib NumPy Pandas Python PyTorch Scikit-learn TensorFlow
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