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Stage Data Science Energie

Postée le 16 nov.

Lieu : Boulogne-Billancourt (Paris) · Contrat : Stage · Rémunération : Rémunération selon profil €

Société : SAVE Energies

SAVE est la filiale de négoce d’énergie du groupe IDEX, leader indépendant français des services énergétiques (1000 M€ de CA). Lancée en 2012, initialement pour optimiser les approvisionnements énergétiques du groupe, SAVE s’adresse maintenant à tout type de clientèle et fournit en gaz naturel et en électricité plusieurs milliers de sites de consommation, présentant des usages, volumes et profils très diversifiés.

Au sein de SAVE, le Pôle Opérations & Portfolio Management de SAVE est en charge de la gestion du portefeuille sur les marchés et de l’économie des offres remises aux clients.

Description du poste

Au sein de la salle des marchés de SAVE, nous recherchons actuellement un stagiaire Opérations & Portfolio Management, dont les missions seront les suivantes :
• Proposer et développer des modèles permettant de mieux prévoir la consommation et la production du portefeuille de SAVE sur les différentes commodités gérées

• Améliorer les modèles existants en optimisant le code et en appliquant les bonnes pratiques de programmation

• Faire de la veille scientifique sur les méthodes de modélisations propres au secteur de la fourniture et du trading d’énergie

• Participer aux réflexions sur l’automatisation des processus et sur les solutions technologiques à mettre en place

• Prendre part aux opérations de couverture du portefeuille de SAVE (sourcing, prévisions, équilibrage) sur les marchés du gaz, de l’électricité et des GO, dans le respect des contraintes de délégation et des limites de risque financier

Profil recherché

En formation dans une école d'ingénieur ou une formation supérieure universitaire type bac+5 avec une spécialisation Data Science, Maths Appliquées/Informatique ou Statistiques, vous disposez d’une première expérience réussie dans l’analyse de données et la construction de modèles, idéalement dans le secteur de l’énergie.

Des connaissances significatives dans les domaines suivant sont exigées :
• Traitement et analyse statistique/économétrique des séries temporelles (ARIMA, ARCH, Holt-Winters etc.),
• Théories des algorithmes prédictifs de machine learning (régression linéaire multivariée, descente du gradient, random forest, gradient boosting etc..) et leur application dans le cadre des séries temporelles,
• Théories de l’entrainement et l’exploitation de réseaux de neurones et leur application dans le cadre des séries temporelles,

Ainsi qu’une très bonne capacité à présenter vos résultats de manière claire et concise.

Vous maitrisez le langage VBA et R (ou à défaut Python), ainsi que les frameworks permettant de mettre en places les modèles décrits ci-dessus.

Vous avez un esprit d’initiative, nécessaire dans une structure en forte croissance comme SAVE, et vous avez le goût et l’envie de travailler en équipe.

Voir le fichier joint

Pour postuler :

Contact : emilien.regis@save-energies.fr