Q ENERGY

Data Scientist

Q ENERGY

full-time

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Origin:  • 🇫🇷 France

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Job Level

Mid-LevelSenior

Tech Stack

AirflowApacheAWSAzureCloudETLGoogle Cloud PlatformPythonReactSQLTableau

About the role

  • Q ENERGY France : acteur majeur des énergies renouvelables (développement, construction, exploitation)
  • Poste rattaché à l'Expert en Ingénierie et Analyse Business, collaboration étroite avec la Division de Transformation Digitale et départements métiers
  • Missions : traduire enjeux commerciaux en analyses, mener études, interpréter et présenter résultats via visualisation
  • Récupérer et structurer les données pour analyse; produire tableaux de bord et favoriser la prise de décision par la narration
  • Créer des outils de modélisation pour optimisation multiparamétrique, physique, analyse technique/économique
  • Introduire l'utilisation de l'IA pour soutenir les tâches commerciales
  • Projets types : prévision des prix, modélisation et optimisation de projets hybrides (hydrogène+solaire, parcs éoliens), analyses technico-économiques, utilisation de l'IA pour vérification/validation de documents
  • Contribuer à la culture HSE (respect mesures préventives, déclarations d'événements, participation aux formations)
  • Respecter et appliquer la politique qualité, participer à la mise à jour des documents du système de management de la qualité et actions d'amélioration continue

Requirements

  • Vous avez au moins trois ans d'expérience dans l'exploration de données en tant qu'analyste de données
  • Compétences analytiques avérées, notamment en matière d'exploration, d'évaluation et de visualisation à l'aide de statistiques, d'apprentissage automatique et d'IA
  • Excellentes compétences en communication et collaboration, en anglais et en français
  • Maîtrise du langage SQL et des bases de données natives du cloud
  • Langages de programmation (Python de préférence ; une expérience avec R est un plus)
  • Maîtrise des outils de visualisation de données est un plus (par exemple, Power BI, Tableau, React)
  • Expérience avec les outils de pipeline de données et ETL (Azure Data Factory, Databricks ou Apache Airflow)
  • Expérience pratique des plateformes cloud, en particulier Azure (Synapse, Data Lake, Azure ML ; AWS/GCP un plus)
  • Modélisation de données, ingénierie des fonctionnalités et apprentissage automatique (classification, régression, regroupement, séries chronologiques)
  • Connaissance des pratiques MLOps (déploiement de modèles, MLflow, CI/CD pour ML)
  • Pédagogie, capacité de persuasion et excellentes compétences en communication orale et écrite