RTE construit, transforme, exploite et maintient le réseau public de transport d'électricité français. Sur le plus grand réseau d'Europe, nous équilibrons la production et la consommation, acheminons l'électricité indispensable au quotidien de chacun et à l'activité des industries, et garantissons la solidarité électrique entre les territoires, 24h/24, à chaque seconde.
Acteur central de la transition énergétique, nous accompagnons la décarbonation des industries, sensibilisons les Français aux éco-gestes avec le dispositif EcoWatt et éclairons les choix énergétiques des pouvoirs publics par des études qui font référence. En tant qu'alternant(e), vous serez intégré(e) au Département Performance Appuis et Méthodes d'Ingénierie (DPAMI) de RTE. Ce département est au coeur des initiatives de modernisation du réseau électrique et du pilotage d'un portefeuille de 3 000 projets d'infrastructure représentant plus de 1,3 milliard d'Euros d'investissement en 2024.
Vous contribuerez à la consolidation, l'analyse et al visualisation des données de projet d'infrastructure pour optimiser la gestion des projets et le pilotage du programme d'investissement.
Vos principales missions :
1. Maîtriser et consolider les données des projets d'infrastructures de RTE
- Maîtriser les flux de données du SI industriel de RTE
- Développer la robustesse des données par la détection et la correction des anomalies
- Concevoir et maintenir des bases de données exposées aux utilisateurs métiers (référents, équipes projets, direction financière)
2. Exploration et Analyse de données
- En s'appuyant sur des langages de sciences de la donnée (R, Python), réaliser des analyses sur les coûts, les délais, les consistances des projets pour appuyer le développement du référentiel management de projet.
- Concevoir et produire des indicateurs à des fins d'analyse de la performance de DI pour les décideurs.
3. Automatiser les process et produire des outils
- Concevoir et développer des applications web interactives : Shiny, Flask ou Django
- En s'appuyant sur les modèles génératifs (LLM) mis à disposition, réaliser des outils d'analyse documentaire et d'analyse de la données en langage naturel.
- Collaborer avec les équipes spécialisées en IA et Data Science pour affiner et optimiser les outils déployés.
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