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AI-Powered Job Summary
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Pro Tip: Use this feature to quickly decide if a job matches your skills before reading the full description.
Dans le cadre des travaux programmés sur le réseau BT, Enedis pose 30 000 Groupes Electrogènes chaque année.
Le projet vise à prévoir la puissance maximale et la puissance moyenne sur un réseau BT grâce à un modèle de machine learning afin de dimensionner au plus juste les Groupes Electrogènes.
Enjeux:
Promouvoir les Groupes Electrogènes Zéro Emission
Réduire le surdimensionnement des GE (impact C02, impact financier)
Eviter le sous-dimensionnement
Missions confiées :
- Intégrer les températures réelles pour créer un modèle de prévision de consommation à court-terme
- Challenger les prévisions maille transfo HTA/BT avec les données réelles des départs HTA
Durée du stage : 5 à 6 mois
Etudiant ingénieur/master de dernière année en data science ou domaine connexe
Analyse de données, programmation python/SQL, Machine learning
Connaissance du secteur de l’énergie
Esprit d’analyse, rigueur scientifique et capacité à travailler en équipe.
Votre rémunération et vos avantages
- Gratification selon le stage,
- Prise en charge de l’abonnement de transport
- Aide au logement mensuelle possible en cas de
- Télétravail les lundis, mardis et mercredi des semaines paires
Key Skills
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