Data Scientist Juinor

La Société Monégasque de l’Electricité et du Gaz est l’acteur historique de la distribution, production et fourniture d’énergie sur l’ensemble du territoire de la Principauté de Monaco. Elle gère également la maintenance et l’exploitation de l’éclairage public et d’une centrale de chaud et de froid urbains.
Acteur majeur de la transition énergétique à Monaco, la SMEG diversifie de plus en plus ses activités au travers de nouvelles offres variées :

• Energies renouvelables ;
• Mobilité électrique ;
• Services numériques.

Rejoindre la SMEG et ses filiales c’est :

Participer à une ambition commune pour une énergie responsable et relever des défis technologiques à hauteur de vos ambitions.
Nos collaborateurs travaillent avec passion et enthousiasme et nous portons une attention particulière au développement des compétences et à l’évolution des carrières.

Mission générale

Au sein du Service Data et Innovation et rattaché au Lead Data Scientist, vous participerez activement à la mise en œuvre de solutions innovantes en data science pour accompagner les métiers de notre entreprise et répondre aux défis spécifiques de nos clients dans le secteur de l'énergie.

Activités principales

• Développer et implémenter des solutions et outils d'automatisation au service des fonctions support pour optimiser et accélérer les processus internes ;
• Participer à des projets axés sur le Machine Learning appliqué à l'énergie : prévision, désensibilisation, désagrégation de données énergétiques, etc. ;
• Accompagner nos clients à travers des solutions adaptées en data science sur des problématiques variées : optimisation, explicabilité de phénomènes, et aide à la décision basée sur les données.

Formation
Bac +5 Grande école d'Ingénieur ou équivalent universitaire

Expérience
Au moins une première expérience dans un emploi aux missions similaires

Compétences
Connaissances solides en séries temporelles et techniques d'analyse associées
Expériences et connaissances en Machine Learning (modèles prédictifs, supervisés/non supervisés) et des librairies associées (Pandas, NumPy, Scikit-learn, etc.).
Connaissance des bases de données SQL.
 
Savoir-être
Bonne capacité à comprendre les enjeux métier et à communiquer avec des équipes pluridisciplinaires.

Autonomie; prise d'initiative; état d'esprit collaboratif