Stage Data Science et Data Engineering appliqués aux réseaux électriques F/H
Stage Data Science et Data Engineering appliqués aux réseaux électriques F/H - stage - Puteaux, Europe, France, Ile-de-France, Hauts-de-Seine (92) - candidature via un profil LEGACY50 complet
Le parcours LEGACY50 s'appuie sur un profil candidat complet, le consentement et une sélection encadrée.
Source de l'offre
Offre diffusée par LEGACY50. L'employeur reste confidentiel ; LEGACY50 n'est pas présenté comme l'employeur de ce poste.
Descriptif du poste
Environnement de travail: Construction d’un framework de données pour l’observation et la modélisation d’un réseau de distribution L’objectif principal du stage est de construire un framework permettant de rassembler, sur une année complète, les données nécessaires à l’étude d’un départ HTA. Ce framework devra permettre: d’extraire les données depuis plusieurs environnements du système d’information de rapprocher des sources présentant des structures et des granularités temporelles différentes de reconstruire une vision cohérente du réseau et de son comportement; de visualiser l’évolution des tensions et des puissances au cours du temps de constituer un socle réutilisable pour de futures études et méthodes de modélisation. À terme, l’outil devra faciliter l’analyse d’un réseau réel et permettre de comparer les observations disponibles avec les résultats de modèles électriques ou statistiques. Données à intégrer Mesures électriques - Séries temporelles Caractéristiques techniques et topologiques du réseau - Information cartographiques Missions confiées: 1. Identification et compréhension des sources Selon leur nature, les données pourront provenir de plusieurs environnements, notamment Teradata, Hadoop ou Hive. Elles pourront être stockées sous forme tabulaire ou décrites selon le modèle CIM. Cette première phase nécessitera de comprendre les liens entre des données électriques, temporelles, géographiques et patrimoniales. 2. Construction des chaînes d’extraction et de préparation Charger les données relatives à un départ HTA sur une année complète; harmoniser les formats et les référentiels; gérer les différentes granularités temporelles; contrôler la qualité et la complétude des données; Une attention particulière sera portée à la modularité, à la traçabilité et à la performance des traitements. 3. Constitution d’une représentation unifiée du réseau Les données de mesure devront être rapprochées de la description topologique du réseau afin de construire une représentation cohérente d’un départ HTA et des réseaux BT associés. Cette représentation devra permettre de rattacher les observations et les estimations aux objets correspondants: postes, tronçons, producteurs, consommateurs et points de mesure. 4. Développement d’un module cartographique et temporel Le ou la stagiaire développera un module permettant de représenter le réseau sur une carte et d’observer son comportement au cours d’une journée. Pour chaque pas de temps disponible, l’outil devra permettre de visualiser les données accessibles accessibles. L’objectif est de pouvoir dérouler une journée et suivre visuellement l’évolution des grandeurs électriques. Niveau de diplôme préparé: Ce stage s’adresse à un étudiant ou une étudiante en dernière année d’école d’ingénieur, de master ou de formation équivalente. Spécialisation du diplôme préparé: Spécialisation en Data Science, Data Engineering, informatique, mathématiques appliquées ou systèmes énergétiques. Durée du stage: 6 mois Ce que nous recherchons: Le stage reposera principalement sur Python. Selon les besoins et les volumes rencontrés, les technologies et environnements suivants pourront également être utilisés: Spark / Hadoop et Hive Teradata données tabulaires et modèle CIM outils de traitement de données géographiques / outils de visualisation cartographique Git et chaînes d’intégration et de déploiement continus. La connaissance préalable de l’ensemble de ces technologies n’est pas indispensable. Une partie pourra être acquise pendant le stage. Les compétences suivantes seront particulièrement utiles: bonne maîtrise de Python capacité à manipuler, structurer et analyser des données complexes connaissances en bases de données et en langage SQL intérêt pour le développement de chaînes de traitement robustes et reproductibles goût pour la visualisation de données et les problématiques géographiques/cartographique capacité à comprendre progressivement un domaine métier technique. Une expérience de Spark, des environnements Big Data, du modèle CIM, des données géographiques ou des pratiques CI/CD constituera un plus, mais n’est pas un prérequis. Au-delà des compétences techniques, nous recherchons une personne: curieuse et autonome persévérante face à des données ou des systèmes complexes capable de progresser dans un contexte où toutes les réponses ne sont pas connues à l’avance intéressée par les applications concrètes de la donnée au fonctionnement du réseau électrique à l’aise pour échanger avec des profils variés, à la fois métier, Data Science et système d’information. Le sujet conviendra particulièrement à une personne souhaitant s’investir dans un projet technique exigeant, construire une solution utile et comprendre en profondeur les données qu’elle manipule. Tout en étant soumise au principe de neutralité religieuse et politique, l’entreprise ouvre ses postes à toutes les compétences, toutes les énergies et toutes les personnalités sans exclusion. Conformément aux engagements pris par l’entreprise en faveur de l' et de l'intégration des personnes en situation de handicap, cet emploi est ouvert à toutes et à tous sous réserve de l'aptitude médicale délivrée par la médecine du travail. L'emploi est tenu de respecter les principes et engagements définis par le Code de Bonne Conduite de l’entreprise.
Informations principales
Employeur confidentiel. Diffuseur : LEGACY50.
Localisation : Puteaux, Europe, France, Ile-de-France, Hauts-de-Seine (92) - France.
Rémunération détaillée non communiquée dans les données publiques disponibles.
Cette fiche individuelle présente les informations disponibles lorsque l'offre est active et suffisamment exploitable.