Data scientist spécialiste en modélisation de séries chronologiques pour la prévision f/h - edf

Data scientist spécialiste en modélisation de séries chronologiques pour la prévision F/H

* Localisation : Saclay - France - Ile-de-France
* Fonction : Data scientist spécialiste en modélisation de séries chronologiques pour la prévision
* Type de contrat : Contrat à durée indéterminée (CDI)


Description du poste

EDF R&D a pour missions principales de contribuer à l’amélioration de la performance des unités opérationnelles du groupe EDF, d'identifier et de préparer les relais de croissance à moyen et long terme. La direction Recherche & Développement est composée de plusieurs départements aux équipes dynamiques et soudées où chacun porte une expertise.

L'IA vous intéresse ? Vous souhaitez mettre vos compétences au service d'un acteur de premier plan dans la transition énergétique ? Alors découvrez cette offre !

Le groupe "Equipe prévision" du département OSIRIS d'EDF R&D propose un poste d'ingénieur.e de recherche à un spécialiste des méthodes de machine learning pour la prévision de séries chronologiques liées au marché de l'énergie.

Le poste à pourvoir est à l'intersection de trois projets en charge respectivement :

1. Des modèles de prévision de consommation électrique,
2. Des modèles prévision de consommation pour le gaz,
3. Des études statistiques pour la conception des offres de marché.

Les missions sont principalement :

1. La réalisation des études et livrables demandés par les chefs de projets,
2. L’accompagnement des clients pour comprendre les besoins et bien y répondre,
3. Les reporting réguliers auprès des chefs de projets et du manager pour le suivi des activités,
4. La montée en compétence grâce à des formations proposées.


Profil recherché

- Intérêt pour les problématiques du marché de l’énergie.

- Analyser des sujets complexes, savoir prendre du recul et avoir un sens critique.

- Avoir un bon relationnel, le goût du travail en équipe aussi bien avec différents groupes de la R&D que dans le cadre du suivi de collaborations scientifiques académiques (stages, thèses, post doc).

- Expérience significative dans le domaine du machine learning/statistique en particulier dans le sujet de la prévision dans le secteur de l’énergie (à défaut une expérience dans la mise en oeuvre de modèles de prévision de séries chronologiques).

- Pouvoir travailler sous les systèmes d’exploitation Windows et Linux et être utilisateur des logiciels de gestion de projet comme GitLab ou GitHub.

- Maîtrise de l’anglais professionnel indispensable.

- Posséder de bonnes capacités de synthèse écrites et orales (en français et en anglais).

- Des connaissances en bases de données et industrialisation de méthodes de machine learning seraient un plus.

- Formations requises :

1. Solide formation mathématique en particulier en statistique (modèles de séries chronologiques, statistique inférentielle, bayésienne, file d’attente, intervalles de confiance, modèles de régression/classification etc ….)
2. Formation en machine learning (SVM, forêts aléatoires, boosting, KNN, deep learning…) complétée avec une mise en œuvre dans les environnements de développement R-studio ou Anaconda dans les langages R et Python et des logiciels Keras, TensorFlow, et PyTorch pour le deep learning.

Ville : Saclay

Langue / Niveau :

Anglais : C2 - Utilisateur expérimenté

* Date de début : nc.
* Expérience requise :
* Salaire : nc.
* Référence : EDF-2025-128745
* Secteur d'activité : Production, Exploitation
#J-18808-Ljbffr