Stagiaire Optimisation des données

Start-up
créée en 2017, Selfee propose aux
collectivités et acteurs des territoires
de développer les énergies renouvelables en s'appuyant sur l'achat d'électricité produite localement.

Selfee challenge les modèles économiques traditionnels de la fourniture d'électricité grâce à sa solution innovante d'Autoconsommation Territoriale d'Électricité. Cette dernière offre la possibilité aux acteurs publics et privés de s'approvisionner directement, en circuit court et en temps réel, en électricité d'origine renouvelable locale à un prix défini localement.

A la fois
Fournisseur, Agrégateur et Responsable d'Équilibre,
Selfee se positionne comme un
intermédiaire
unique
entre les producteurs d'électricité d'origine renouvelable et les consommateurs. Elle assure, à tout moment, l'équilibre entre consommations et productions de manière à garantir la provenance et la consommation
en temps réel
de l'électricité renouvelable produite.

Selfee peut ainsi fournir l'électricité à des prix en adéquation avec les coûts locaux de production des énergies renouvelables et
limiter ainsi l'exposition de ses clients aux fluctuations des prix du marché.

Le
TURPE (Tarif d'Utilisation des Réseaux Publics d'Électricité)
représente une part significative de la facture d'électricité. Son calcul dépend de nombreux paramètres techniques et réglementaires, qui évoluent régulièrement. Le choix optimal de ces paramètres nécessite des outils d'analyse et d'optimisation avancés, basés sur les profils de consommation réels des sites.

Au sein de l'équipe Optimisation et Science des Données, nous proposons un
stage orienté data, optimisation et énergie
d'une durée comprise entre 4 à 6 mois, où vous contribuerez à la
modélisation, l'analyse et l'optimisation du TURPE
afin d'identifier les formules tarifaires les plus avantageuses pour nos clients.

RESPONSABILITES

Découverte du marché de l'électricité

• Comprendre le fonctionnement du marché français de l'électricité.
• Se familiariser avec le rôle de gestionnaire de réseau de distribution et de fournisseur
• Comprendre comment est calculé le TURPE et quels sont les différents paramètres l'impactant

Modélisation et optimisation tarifaire

• Formaliser le problème d'optimisation
• Améliorer les algorithmes existants afin de :
• tester plusieurs FTA,
• optimiser les puissances souscrites par classe temporelle,
• trouver le minimum global
• Mettre en œuvre des méthodes d'optimisation avancées
• Suivre les évolutions réglementaires du TURPE et les intégrer dans nos outils d'optimisation, en collaboration avec les équipes métiers.

Analyse, validation et contrôle des résultats

• Analyser les courbes de charge des sites clients.
• Identifier les pics de puissance, dépassements récurrents et comportements atypiques.
• Comparer les résultats issus des algorithmes avec les factures réelles des clients.
• Analyser et expliquer les écarts observés.

Études d'impact et restitution

• Évaluer l'impact des évolutions réglementaires sur un panel de sites clients ciblés.
• Produire des analyses claires et chiffrées.
• Présenter les résultats et recommandations aux équipes métiers.

PROFIL RECHERCHE

• Étudiant(e) Bac+4/5 en école d'ingénieur ou master avec spécialisation en
  data, énergie, mathématiques appliquées ou optimisation
  .
• Bonnes compétences en
  Python
  (manipulation de données, automatisation, appels API).
• Intérêt pour les problématiques
  d'optimisation dans le secteur de l'énergie
  .
• Capacité à
  analyser des données
  ,
  modéliser des solutions
  et
  présenter clairement les résultats
  à des équipes métier.
• Curiosité, rigueur et autonomie pour travailler sur un projet mêlant
  technique et enjeux métier
  .