Data Analyst

Il y a 2 jours

Bordeaux, France Photosol Temps plein 11 € CDI

🎯 LE CONTEXTE

Depuis 2015, Photom (filiale de Photosol) met son ingénierie au service de la performance solaire et de la transition durable.

Parce que la rentabilitĂ© d'un parc photovoltaĂŻque repose sur une disponibilitĂ© maximale, nos Ă©quipes de techniciens et d’ingĂ©nieurs spĂ©cialisĂ©s conçoivent des stratĂ©gies O&M globales et sur-mesure. AdossĂ©s Ă  un systĂšme d’hypervision actif 7j/7, nous anticipons les risques (maintenance prĂ©ventive) et intervenons avec agilitĂ© (maintenance corrective) pour maximiser la durĂ©e de vie de vos actifs.

Forts de 500 MWc managés, nous articulons notre savoir-faire autour de trois piliers interconnectés : l'Exploitation, la Maintenance, et une Gestion de la végétation innovante. Cette derniÚre combine entretien mécanique et solutions agricoles (éco-pùturage), reflétant notre promesse : produire une énergie verte tout en prenant soin du vivant et de la biodiversité locale.

Au sein du pĂŽle IngĂ©nierie de la filiale Exploitation et Maintenance, le Data Analyst / Data Scientist / RĂ©fĂ©rent Automatisation et DĂ©ploiement IA contribue Ă  la maximisation de la performance du parc photovoltaĂŻque en s’appuyant sur la data science appliquĂ©e, l’automatisation des flux de donnĂ©es et le dĂ©veloppement de modĂšles d’analyse, de dĂ©tection et de prĂ©vision.

Ce poste stratĂ©gique contribuera Ă  la fois Ă  la construction des fondations data de l’entreprise, Ă  la production d’outils dĂ©cisionnels robustes, et Ă  l’identification puis Ă  la mise en oeuvre de solutions IA Ă  forte valeur ajoutĂ©e permettant d’expliquer les Ă©carts de performance, d’anticiper les dĂ©faillances et d’automatiser les processus O&M.

🎯 LES MISSIONS

A. Data engineering et automatisation des flux :

  • Recenser les sources de donnĂ©es existantes (API, capteurs, fichiers mĂ©tiers, bases de donnĂ©es, CMS, etc.) ;

  • Concevoir, mettre en oeuvre et fiabiliser les processus ETL/ELT ;

  • Mettre en place des chaĂźnes de traitement et d’orchestration de la donnĂ©e ;

  • Garantir la qualitĂ©, la cohĂ©rence et la fiabilitĂ© des donnĂ©es ;

  • Automatiser les flux entre les logiciels mĂ©tiers : Hypervision, GMAO, rĂ©fĂ©rentiels techniques, outils financiers et outils IA ;

  • Contribuer Ă  la formalisation d’une documentation data (dictionnaire de donnĂ©es, rĂšgles de nommage, traçabilitĂ©, ownership).

B. Modélisation, Machine Learning et prévision

Cette mission s’exerce en mode projet en coordination Ă©troite avec des partenaires industriels et techniques. Le titulaire du poste pilote et accompagne les prestataires, challenge leurs livrables et s'approprie en profondeur les modĂšles et solutions produits.

Cette compréhension fine lui permet de déployer les solutions sur de nouveaux parcs, puis de les faire évoluer.

Exemples de cas d’usage :

  • Comprendre, implĂ©menter et adapter les algorithmes sous-jacents aux calculs de performance et de dĂ©tection (approches statistiques, physiques et data-driven) ;

  • DĂ©velopper des modĂšles de Machine Learning appliquĂ©s au PV : dĂ©tection d’anomalies, classification des pertes et modĂšles prĂ©dictifs ;

  • Construire des modĂšles d’énergie attendue / baseline (production thĂ©orique) servant de rĂ©fĂ©rence Ă  l’analyse des Ă©carts et aux signatures de performance ;

  • DĂ©velopper des « signatures de performance » permettant d’expliquer, quantifier et attribuer les Ă©carts entre production attendue et rĂ©elle (pertes mĂ©tĂ©o, salissure, ombrage, indisponibilitĂ©s, dĂ©rives onduleurs/strings, clipping, etc.)

C. Identification et mise en oeuvre de cas d’usage IA

  • Identifier les processus Ă  potentiel d’automatisation par l’IA ;

  • Étudier les opportunitĂ©s offertes par l’IA gĂ©nĂ©rative, l’analytique avancĂ©e et les modĂšles prĂ©dictifs ;

  • Participer au cadrage fonctionnel et technique des premiers cas d’usage IA ;

  • Assurer une veille technologique sur l’IA appliquĂ©e Ă  l’énergie ;

  • Accompagner les mĂ©tiers dans l’appropriation des nouveaux outils IA ;

  • Travailler avec les partenaires et intĂ©grateurs sur les cas d'usage : comprendre leurs solutions pour les dĂ©ployer et les faire Ă©voluer en interne.

Exemples de cas d’usage :

  • DĂ©tection d’anomalies et contrĂŽle qualitĂ© ;

  • Automatisation d’analyses rĂ©currentes (GĂ©nĂ©ration des rapports, etc.) ;

  • Assistants mĂ©tiers basĂ©s sur IA gĂ©nĂ©rative

D. Conception et industrialisation des Dashboards et reporting

  • Produire et fiabiliser des Dashboards d’exploitation ;

  • ImplĂ©menter les KPI stratĂ©giques et opĂ©rationnels dĂ©finis par le MĂ©tier et l’Asset Manager ;

  • DĂ©velopper, maintenir et faire Ă©voluer des Dashboards BI ;

  • Mettre en place des automatisations d’actualisation et de diffusion ;

  • Garantir l’adoption des outils par les utilisateurs internes ;

  • Formaliser les procĂ©dures, documentations techniques et modes opĂ©ratoires associĂ©s aux outils et modĂšles dĂ©veloppĂ©s.

E. Accompagnement au changement / culture Data et IA

  • Piloter les projets data et IA en coordination avec les prestataires, intĂ©grateurs et partenaires industriels ;

  • Former les utilisateurs aux outils et aux bonnes pratiques data ;

  • Aider Ă  dĂ©finir les rĂŽles et responsabilitĂ©s autour de la donnĂ©e (data owners, data stewards, utilisateurs clĂ©s) ;

  • Sensibiliser les Ă©quipes mĂ©tiers Ă  l’importance de la qualitĂ© de donnĂ©e ;

  • Structurer, versionner (Git) et documenter le code afin d’assurer la robustesse, la reproductibilitĂ© et la maintenabilitĂ© des traitements.

🎯 LE PROFIL RECHERCHE

Formation DiplĂŽme d’ingĂ©nieur ou Ă©quivalent universitaire, Bac +5 en :

  • Data Analytics

  • Business Intelligence

  • Informatique dĂ©cisionnelle

  • Data Science ExpĂ©rience

  • 2 Ă  3 ans d’expĂ©rience minimum sur des fonctions de Data Analyst / BI Analyst / Data Scientist

  • ExpĂ©rience significative sur Python et Bases de donnĂ©es, indispensable

  • Une expĂ©rience dans des projets IA / automatisation intelligente serait fortement apprĂ©ciĂ©e

  • Une premiĂšre exposition Ă  des projets photovoltaĂŻques, et Ă  l’O&M des actifs constitue un vrai plus

Soft Skills :

  • Bonnes capacitĂ©s de communication, Ă  l’écrit comme Ă  l’oral, avec des interlocuteurs techniques et mĂ©tiers ;

  • CapacitĂ© de gestion de projet, suivi des dĂ©lais, priorisation des sujets et coordination de plusieurs interlocuteurs ;

  • Aptitude Ă  travailler en transverse avec les Ă©quipes terrain, exploitation, asset management et partenaires externes ;

  • Autonomie, rigueur et esprit d’analyse ;

  • Anglais professionnel (Ă©changes partenaires).

Compétences techniques :

  • Python avancĂ©

  • Bases de donnĂ©es (SQL / Influx, MySQL, etc.)

  • API REST

  • Data cleaning & sĂ©ries temporelles

  • Statistiques & analyse de donnĂ©es

  • Orchestration des pipelines

  • Machine Learning

  • Git & documentation du code


Ce que nous offrons : 

  • Un contrat CDI (statut cadre - forfait 218 jours/an) ;

  • Un salaire fixe Ă  dĂ©finir selon votre profil + un variable sur objectifs (Ă©quivalent Ă  1 mois de salaire) ;

  • Un Plan d’Epargne Entreprise attractif : Pour 500€ placĂ©s sur le fond d’action Rubis du PEE, 1500€ abondĂ©s par Photosol + pour 500€ placĂ©s sur les autres fonds du PEE, 1500€ abondĂ©s par Photosol ;

  • Des titres restaurant (11€/jour) ;

  • Prise en charge Ă  100% du titre de transport ;

  • Cours de sport rĂ©guliers en entreprise ;

  • 8 Ă  12 jours de RTT ;

  • TĂ©lĂ©travail : 1 jours par semaine aprĂšs la validation de la pĂ©riode d'essai.

BON A SAVOIR...

Notre processus de recrutement :

✅ Un Ă©change avec Polina, notre Talent recruiter,

✅ Un Ă©change avec Wael, notre Responsable IngĂ©nierie & Conduite,

✅ Un Ă©change avec Cyril, notre Responsable Exploitation.


📍 Localisation : Bordeaux

📍 DĂ©marrage : DĂšs que possible


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