Au sein de Retail Power and Gas France (RPGF), la forte croissance, le développement rapide et les évolutions réglementaires nous imposent de réagir vite et de manière agile.

Au sein du pôle « Etudes et modèles » de l’Energy Management France, vous participerez au développement d’un modèle de prévision de consommation électrique court-terme basé sur du machine learning, pour le portefeuille de TEEGF (scope France). Cette tâche d’analyse, de développement et d’amélioration de modèle répond aux besoins de l’Energy Management France d’être toujours plus précis pour équilibrer son portefeuille sur le marché spot. Le stagiaire sera amené à échanger en particulier avec le pôle Portfolio Management de l’Energy Management. La finalité est une amélioration continue des outils et une réduction des surcoûts des écarts (enjeu financier important)

Le stagiaire montera en compétence sur les sujets liés aux enjeux et au marché de l'énergie, ainsi qu’en modélisation

Au sein du pôle Etudes et Modèles de l’Energy Management France, vous aurez pour mission le développement d’un modèle de prévision de consommation électrique court-terme basé sur du machine learning, pour le portefeuille de TEEGF (scope France) :

- modélisation

- manipulation de données

- recherches bibliographiques

- études et analyses quantitatives

Stage de fin d'étude d'école d'ingénieur ou master 2 en mathématiques/modélisation/analyses de données ou un domaine similaire (6 mois).

Compétences en statistiques et en machine learning requises (modèles stochastiques, stratégies numériques d’optimisation, …)

La maîtrise d'Excel et des connaissances en VBA sont des prérequis, ainsi qu’au moins un autre langage de programmation.

La connaissance du monde de l’énergie (production et/ou fourniture) est un plus.

Forte appétence pour la rigueur, la recherche et le développement de modèles quantitatifs.

Bonne autonomie et appétence à apprendre et à délivrer. Esprit critique pour questionner et affiner les résultats du modèle.