Les boitiers Elax installés chez nos clients relèvent régulièrement la température à l’intérieur du chauffe-eau ainsi que la consommation électrique de celui-ci. Ces séries temporelles permettent de déterminer à la fois les caractéristiques du chauffe-eau et le profil d’usage de l’eau chaude sanitaire faite par le locataire. Elles constituent donc une source d’informations clés pour le pilotage du chauffe-eau et ainsi l’optimisation de la consommation énergétique.
En plus d’alimenter le pilotage, ces données sont utiles au monitoring temps réel du parc de chauffe-eau de nos clients. Ils sont ainsi alertés d’un chauffe-eau défaillant, d’une fuite du groupe de sécurité, d’un risque sanitaire lié à la legionellose…
Enfin, l’intégration de données extérieures propres au réseau électrique (cout de l’électricité, périodes de tension) nous permet d’adapter les périodes de chauffe des appareils aux besoins du réseau électrique et ainsi contribuer à son équilibre.
En rejoignant l’équipe Data d’Elax, ta mission consistera à analyser ces séries temporelles puis implémenter, optimiser et déployer des solutions correspondant aux besoins énumérés ci-dessous. En collaboration avec Laetitia et Alexandre, Data Scientists déjà en place, tu seras force de proposition sur la stratégie à adopter et sur les choix techniques. Particulièrement, ton expérience dans un environnement de production
Pilotage des chauffe-eau
Modéliser l’énergie contenue dans un chauffe-eau pour optimiser son pilotage
Adapter le pilotage en fonction des règles liées aux besoins du réseau électrique
Intégrer les contraintes liées au risque sanitaire de la légionellose
Alertes et metrics
Estimer les économies réalisées par le produit malgré certaines variabilités
Détecter automatiquement et en temps réel les dysfonctionnements
Elaborer une stratégie de classification qualitative des chauffe-eau en fonction de leur comportement
Définir une méthode de suivi des KPIs du parc
Mise en production
Valider le comportement des nouveaux modèles sur l’ensemble du parc
Définir les tests unitaires / intégration / non-régression permettant de garantir la fiabilité des modèles en production
Optimiser l’accès aux données pour augmenter les performances d’exécution
Veiller à ce que l’architecture du code soit flexible pour que le produit Data reste un environnement évolutif et performant
🔎 Profil recherché
Tu souhaites prendre part à la transition énergétique.
Tu as au moins une expérience significative en tant que Data Scientist dans un environnement de production TimeSeries et Machine Learning
Tu maitrises les bonnes pratiques de mise en production de modèles de données
Tu es à l’aise avec la physique et la thermodynamique
Tu es capable de te projeter dans un projet concret
Tu es proactif, force de proposition et capable d’évoluer en forte autonomie
Appétence pour un environnement de travail rapide, stimulant intellectuellement, à la fois bienveillant et exigeant.
🧰 Notre boîte à outils (un avantage si tu sais déjà t’en servir 😉) :
Git
Docker
MongoDB
Python
Pandas
Numpy
Scikit-learn
Plotly / Matplotlib / Plotty
Flask
Datadog
📈 Un poste clé au cœur d’une start-up en pleine croissance aves des possibilités d’évolution rapide
💶 L’octroi de BSPCE pour tous les salariés
🏠 Une politique de télétravail très flexible (Full remote, Hybride…)
💊🍽️ Mutuelle Alan & tickets restaurants Swile
👨🎓 Socle de formation d’intégration et continue
🎳🥂 Des événements fréquents de team building, séminaire d’entreprise, off-site…
30 min de call de découverte avec Louise, People Manager
45 min d’échange avec Samuel, CTO
Un test technique avec Laetitia et Alexandre, Data Scientists
Prise de références
Echange de fit avec des Elaxiens
Ces entreprises recrutent aussi au poste de “Données/Business Intelligence”.
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