Stage - data science - anticipation des pannes sur le réseau électrique Gratification selon le stage

Votre futur métier

En un coup d’oeil

Développer des solutions numériques innovantes pour accompagner la transition énergétique

Traiter, analyser et sécuriser les données

En détail

Environnement de travail :

Au sein du Groupe Actifs Réseau et Maintenance de la DSI d'Enedis vous rejoindrez une équipe composée d'une dizaine de data scientists qui réalise des études innovantes sur des sujets tels que la maintenance prédictive des réseaux, la mobilité électrique ou encore l'anticipation des charges sur le réseau.

Missions confiées :

Vous rejoindrez le projet de maintenance prédictive Cartoline visant à anticiper les incidents sur le réseau électrique. À partir des données de qualité de fourniture collectées par les systèmes d’objets communicants déployés sur le réseau, vous contribuerez à l’analyse et l'amélioration des modèles de prédiction.

Dans ce cadre, vous serez amené(e) à :

· Explorer, analyser et valoriser de nouvelles données

· Améliorer le modèle de recommandation existant

· Concevoir et mettre en œuvre des indicateurs de suivi des performances du modèle

Ce qui vous donnera l'énergie au quotidien

Relever le défi d'innover avec des technologies de pointe

Travailler pour le réseau de distribution le plus intelligent au monde

Avoir un parcours professionnel riche et épanouissant

Développer des solutions numériques innovantes pour accompagner la transition énergétique

Traiter, analyser et sécuriser les données

En détail

Environnement de travail :

Au sein du Groupe Actifs Réseau et Maintenance de la DSI d'Enedis vous rejoindrez une équipe composée d'une dizaine de data scientists qui réalise des études innovantes sur des sujets tels que la maintenance prédictive des réseaux, la mobilité électrique ou encore l'anticipation des charges sur le réseau.

Missions confiées :

Vous rejoindrez le projet de maintenance prédictive Cartoline visant à anticiper les incidents sur le réseau électrique. À partir des données de qualité de fourniture collectées par les systèmes d’objets communicants déployés sur le réseau, vous contribuerez à l’analyse et l'amélioration des modèles de prédiction.

Dans ce cadre, vous serez amené(e) à :

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· Améliorer le modèle de recommandation existant

· Concevoir et mettre en œuvre des indicateurs de suivi des performances du modèle

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