Data Scientist F/H
Description du poste
Enedis est une entreprise de service public, gestionnaire du réseau de distribution d’électricité. Elle développe, exploite, modernise le réseau électrique et gère les données associées. Elle facilite la transition énergétique des territoires en les accompagnants dans le développement et la planification de leur production d'électricité d'origine renouvelable. Ses 39 000 collaborateurs assurent chaque jour les raccordements des clients, le dépannage 24h/24, le relevé des compteurs et toutes les interventions techniques.
Tout savoir sur notre entreprise : www.enedis.fr
Descriptif du poste :
La Fabrique, au sein de la Direction Développement Innovation et Numérique, élabore des méthodes et des outils pour les métiers et les directions régionales d’Enedis. Il s’agit notamment de produire les données nécessaires au bon fonctionnement des mécanismes du marché de l’électricité et à la transition énergétique des territoires. Pour cela La Fabrique s’appuie sur les compétences de Data Scientists et de Data Analysts portant sur l’expertise des données, leur acquisition et leur traitement en masse.
La Fabrique est en pleine croissance et veut se renforcer en accueillant plus de compétences pour traiter de nouveaux sujets (innovation, activités dynamiques). Vous travaillez au sein du service DIAMM (Data, IA et évolution des Mécanismes de Marché) qui pilote les nouveaux systèmes de données émergeants.
En tant que Data Scientist junior, vous contribuez à développer les services de données à destination des métiers d’Enedis et des acteurs du marché de l’électricité.
Vous êtes amené à participer à des projets dans les domaines Big Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle, sur des types de données en constant développement : historiquement les données de comptage et les données contractuelles, mais également aujourd’hui des données non structurées telles qu’images et textes.
Vous développez des outils prototypes et réalisez leur intégration dans un environnement pérenne.
Vous accompagnez l’utilisation et la valorisation de ces outils (sur des sujets industriels sur la gestion du patrimoine d’Enedis, sujets statistiques sur la reconstitution des flux d’énergie, besoins en machine learning, sujet émergeants sur le deep learning, etc.).