Analyste Portefeuille Stratégie Long Terme

Pays
- France
- Ville
- COURBEVOIE
- Lieu de travail
- COURBEVOIE(PLD)-TOUR CBX(FRA)
- Domaine
- Stratégie Economie Business
- Type de contrat
- CDI
- Expérience
- Minimum 3 ans

**Contexte et environnement***:
En ligne avec son objectif de neutralité carbone à l'horizon 2050, TotalEnergies renforce significativement sa position mondiale sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'électricité pour devenir un acteur majeur en tant que producteur d'électricité intégré dans un marché en croissance et orienté positivement.

L’équipe « Long Term Portfolio Optimisation » (LTPO) a été créé en 2023 au sein des nouvelles équipes iPower avec un double objectif:

- Développer une approche quantitative avec, notamment le développement d’outils et de modèles d’analyse quantitative (modèles d’optimisation, programmation linéaire, machine learning), pour la valorisation du portefeuille TotalEnergies existant et à venir ;
- Définir l’ensemble des indicateurs permettant de construire la stratégie de la Compagnie dans le développement de son portefeuille iPower au périmètre mondial.

**Activités***:
En complément de l’appui à la définition de la stratégie Long Terme de la Compagnie, l’Analyste Portefeuille Stratégie Long Terme a pour but de développer et d’implémenter un modèle d’optimisation du profil Rendement / Risques du portefeuille TotalEnergies.

Sous l’autorité du Responsable Portefeuille Mix & Stratégies de couvertures, l’Analyste Portefeuille Stratégie Long Terme contribue à développer et implémenter la stratégie de TotalEnergies dans le secteur iPower par le développement d’une approche portefeuille intégré. Il aide à fournir les éléments quantitatifs pour la prise de décision sur l’allocation des efforts de business développement et M&A entre les différentes géographies dans le monde (Europe, US, Rest of World) et pour tous les segments iPower : #100GW REN, #20GW CCGT, #5GW BESS, #20M consommateurs B2B et B2C.

**Dans ce cadre, ses missions seront les suivantes**:

- Développer des outils et méthodes pour l’évaluation en Rendement/Risques des différents actifs Power de la Compagnie (existants et à venir) en lien avec le Pricing & Structuration au sein de LTPO ;
- Contribuer à l’enrichissement et la consolidation du modèle économique de Business Plan qui servira de base commune à toute analyse d’actifs,
- Consolider la vue globale du portefeuille iPower existant (tous segments confondus) en Rendement / Risques en lien avec Pricing & Structuration et Portfolio Road-to-Market ;
- Définir et caractériser les actifs notionnels à implémenter dans l’analyse portefeuille pour identifier les mix optimaux de Long Terme en lien avec le Pricing & Structuration et le Portfolio Road-to-Market;
- Analyser et construire les distributions de scénarii de prix multifactoriels appropriées à l’analyse en rendement / risque en lien avec l’équipe Modeling de Power Market Forecast ;
- Orchestrer la coordination entre les différentes Business Units (Renewables, One Tech, Trading) pour garantir la cohérence de la méthode et des hypothèses utilisées ;
- Proposer des indicateurs, sensibilités et analyses permettant d’éclairer au mieux l’identification d’un portefeuille Long Terme optimal ;
- Développer une méthode de quantification de la valeur d’intégration au portefeuille et appuyer les Business Developpers & équipes M&A dans l’instruction des dossiers d’investissement ;
- Déployer l’approche quantitative en Rendement / Risques aux géographies prioritaires, notamment en Europe et aux US ;
- Proposer une analyse plus simple et qualitative pour le reste du scope géographique afin d’être en capacité de donner un avis de premier niveau quant à l’intégration de nouveaux pays / assets dans le portefeuille.
- Vous êtes diplômé.e de l’enseignement supérieur avec une dominante économie et/ou finance ;
- Vous disposez d’une expérience de 3 ans minimum dans le secteur de l’Energie et de l’analyse économique et financière d’actifs présents dans le portefeuille de TotalEnergies : Renouvelables, CCGT, BESS, Hydraulique, Retail ;
- Vous maîtrisez parfaitement Excel et Python ;
- Vous parlez anglais et français couramment.

**Informations supplémentaires***: