Data Scientist – confirmé

Lieu : Paris 1er

Notre client, acteur mondial de l’énergie, résolument engagé dans la transition énergétique et expert dans trois métiers : l’électricité, le gaz naturel et les services à l’énergie. notre client compte 155 000 collaborateurs dans plus de 70 pays pour un chiffre d’affaires en 2017 de 65 milliards d’euros.

Au sein du département Digital, la plateforme dédiée aux énergies renouvelables, collecte les données opérationnelles des parcs de production d’énergies renouvelables de l’ensemble du groupe à travers le monde (éolien, solaire, hydroélectricité, biométhane). Ces données fournies aux exploitants-mainteneurs de ces parcs des solutions logicielles à valeur ajoutée, qui facilitent la prise de décision en vue d’optimiser le fonctionnement des équipements et d’accroître la production d’énergie renouvelable.

Les données collectées sur les actifs renouvelables sont disponibles en grand nombre à différentes mailles (séries temporelles au pas de temps 10 minutes voire 1 Hz, données d’événements, données catégorielles décrivant les actifs de production…). L’équipe Data Science de la plate-forme (représentant une dizaine de personnes) analyse ces données et développe des algorithmes en R et en Python qui répondent aux besoins du métier et sont mis en production dans un environnement Azure ou C3.

Objectifs de la mission et tâches

Le/La data scientist.e :

– développe le code relatif à des algorithmes en vue de leur mise en production, en travaillant au préalable sur un code design pertinent ;

– contribue au développement de la solution de maintenance prédictive portée par l’équipe ;

– développe / maintient le code sous-jacent au framework d’industrialisation d’algorithmes ;

– est l’un des garants de la qualité du code (tests unitaires, tests de non-régression, standards de développement…) ;

– livre le code attendu dans le respect des délais parfois contraints, cadencés par les releases trimestrielles de la solution ;

– s’implique dans la maintenance et l’amélioration des packages existants ;

– s’inscrit dans les rituels de l’équipe et fait des suggestions pour améliorer les processus ;

– contribue à la veille scientifique et technique de l’équipe ;

– est force de proposition pour des idées de nouveaux cas d’usage ;

– fait remonter d’éventuelles anomalies identifiées dans la qualité des données.

Livrables

Rapport (de) – Activité

Python: Confirmé

Git/Github: Confirmé

Programmation orientée objet et fonctionnelle: Confirmé

R: Confirmé

Docker: Confirmé

Azure: Confirmé

PowerBI: Confirmé

SQL: Confirmé

Algorithmes standard d’apprentissage automatique: Confirmé

Séries temporelles: Confirmé

Statistique mathématique: Confirmé