Ingénieur - Machine Learning - Stockage d'Énergie H/F Vectorisearch

Fiche de poste - Ingénieur(e) Machine Learning (H/F)

Localisation : Paris

Poste en CDI

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À propos de l'entreprise

Notre client est une jeune entreprise innovante spécialisée dans la gestion et l'optimisation

des actifs de stockage d'énergie. En combinant expertise logicielle, intelligence artificielle

et connaissance approfondie du marché de l'électricité, elle développe des solutions

permettant de maximiser la valeur économique et environnementale des batteries à

grande échelle.

L'équipe, composée d'ingénieurs et de spécialistes du secteur de l'énergie, partage une

culture d'excellence technique, de curiosité et de collaboration, où chaque membre

contribue directement à la performance des projets et à l'évolution du produit.

Finalité du poste

Concevoir, développer et maintenir les modèles de prévision au coeur du système de

pilotage en temps réel des actifs de stockage d'énergie, afin d'optimiser leur exploitation

sur différents marchés et mécanismes énergétiques.

Missions principales

Développement de modèles de prévision

Concevoir et améliorer les modèles prédictifs pour la consommation, la production

solaire, les prix de l'énergie et d'autres variables critiques.

Évaluer, entraîner et valider des algorithmes de Machine Learning adaptés aux

différents contextes d'exploitation.

Garantir la fiabilité et la performance des modèles déployés en production.

Intégration et déploiement

Assurer le déploiement, la supervision et la scalabilité des solutions de prévision

dans un environnement opérationnel.

Collaborer étroitement avec les équipes de développement logiciel et de data

engineering pour intégrer les modèles dans la plateforme globale.

Participer à la mise en place des pipelines de données, de la collecte à

l'exploitation temps réel.

Innovation et amélioration continue

Effectuer une veille technologique active pour identifier et tester de nouvelles approches et outils de modélisation.

Contribuer à la capitalisation du savoir et au partage des bonnes pratiques au sein

de l'équipe technique.