Data Analyst
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đŻ 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 dâingĂ©nieurs spĂ©cialisĂ©s conçoivent des stratĂ©gies O&M globales et sur-mesure. AdossĂ©s Ă un systĂšme dâhypervision 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 sâappuyant sur la data science appliquĂ©e, lâautomatisation des flux de donnĂ©es et le dĂ©veloppement de modĂšles dâanalyse, de dĂ©tection et de prĂ©vision.
Ce poste stratĂ©gique contribuera Ă la fois Ă la construction des fondations data de lâentreprise, Ă la production dâoutils dĂ©cisionnels robustes, et Ă lâidentification puis Ă la mise en oeuvre de solutions IA Ă forte valeur ajoutĂ©e permettant dâexpliquer les Ă©carts de performance, dâanticiper les dĂ©faillances et dâautomatiser les processus O&M.
đŻ LES MISSIONS
A. Data engineering et automatisation des flux :
Recenser les sources de données existantes (API, capteurs, fichiers métiers, bases de données, CMS, etc.) ;
Concevoir, mettre en oeuvre et fiabiliser les processus ETL/ELT ;
Mettre en place des chaĂźnes de traitement et dâorchestration de la donnĂ©e ;
Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données ;
Automatiser les flux entre les logiciels métiers : Hypervision, GMAO, référentiels techniques, outils financiers et outils IA ;
Contribuer Ă la formalisation dâune documentation data (dictionnaire de donnĂ©es, rĂšgles de nommage, traçabilitĂ©, ownership).
B. Modélisation, Machine Learning et prévision
Cette mission sâexerce 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 dâusage :
Comprendre, implémenter et adapter les algorithmes sous-jacents aux calculs de performance et de détection (approches statistiques, physiques et data-driven) ;
DĂ©velopper des modĂšles de Machine Learning appliquĂ©s au PV : dĂ©tection dâanomalies, classification des pertes et modĂšles prĂ©dictifs ;
Construire des modĂšles dâĂ©nergie attendue / baseline (production thĂ©orique) servant de rĂ©fĂ©rence Ă lâanalyse des Ă©carts et aux signatures de performance ;
DĂ©velopper des « signatures de performance » permettant dâexpliquer, 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 dâusage IA
Identifier les processus Ă potentiel dâautomatisation par lâIA ;
Ătudier les opportunitĂ©s offertes par lâIA gĂ©nĂ©rative, lâanalytique avancĂ©e et les modĂšles prĂ©dictifs ;
Participer au cadrage fonctionnel et technique des premiers cas dâusage IA ;
Assurer une veille technologique sur lâIA appliquĂ©e Ă lâĂ©nergie ;
Accompagner les mĂ©tiers dans lâappropriation des nouveaux outils IA ;
Travailler avec les partenaires et intégrateurs sur les cas d'usage : comprendre leurs solutions pour les déployer et les faire évoluer en interne.
Exemples de cas dâusage :
DĂ©tection dâanomalies et contrĂŽle qualitĂ© ;
Automatisation dâanalyses rĂ©currentes (GĂ©nĂ©ration des rapports, etc.) ;
Assistants métiers basés sur IA générative
D. Conception et industrialisation des Dashboards et reporting
Produire et fiabiliser des Dashboards dâexploitation ;
ImplĂ©menter les KPI stratĂ©giques et opĂ©rationnels dĂ©finis par le MĂ©tier et lâAsset Manager ;
Développer, maintenir et faire évoluer des Dashboards BI ;
Mettre en place des automatisations dâactualisation et de diffusion ;
Garantir lâadoption des outils par les utilisateurs internes ;
Formaliser les procédures, documentations techniques et modes opératoires associés aux outils et modÚles développés.
E. Accompagnement au changement / culture Data et IA
Piloter les projets data et IA en coordination avec les prestataires, intégrateurs et partenaires industriels ;
Former les utilisateurs aux outils et aux bonnes pratiques data ;
Aider à définir les rÎles et responsabilités autour de la donnée (data owners, data stewards, utilisateurs clés) ;
Sensibiliser les Ă©quipes mĂ©tiers Ă lâimportance de la qualitĂ© de donnĂ©e ;
Structurer, versionner (Git) et documenter le code afin dâassurer la robustesse, la reproductibilitĂ© et la maintenabilitĂ© des traitements.
đŻ LE PROFIL RECHERCHE
Formation DiplĂŽme dâingĂ©nieur ou Ă©quivalent universitaire, Bac +5 en :
Data Analytics
Business Intelligence
Informatique décisionnelle
Data Science Expérience
2 Ă 3 ans dâexpĂ©rience minimum sur des fonctions de Data Analyst / BI Analyst / Data Scientist
Expérience significative sur Python et Bases de données, indispensable
Une expérience dans des projets IA / automatisation intelligente serait fortement appréciée
Une premiĂšre exposition Ă des projets photovoltaĂŻques, et Ă lâO&M des actifs constitue un vrai plus
Soft Skills :
Bonnes capacitĂ©s de communication, Ă lâĂ©crit comme Ă lâoral, avec des interlocuteurs techniques et mĂ©tiers ;
Capacité de gestion de projet, suivi des délais, priorisation des sujets et coordination de plusieurs interlocuteurs ;
Aptitude à travailler en transverse avec les équipes terrain, exploitation, asset management et partenaires externes ;
Autonomie, rigueur et esprit dâanalyse ;
Anglais professionnel (échanges partenaires).
Compétences techniques :
Python avancé
Bases de données (SQL / Influx, MySQL, etc.)
API REST
Data cleaning & séries temporelles
Statistiques & analyse de données
Orchestration des pipelines
Machine Learning
Git & documentation du code
Ce que nous offrons :Â
Un contrat CDI (statut cadre - forfait 218 jours/an) ;
Un salaire fixe à définir selon votre profil + un variable sur objectifs (équivalent à 1 mois de salaire) ;
Un Plan dâEpargne Entreprise attractif : Pour 500⏠placĂ©s sur le fond dâaction 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 (11âŹ/jour) ;
Prise en charge Ă 100% du titre de transport ;
Cours de sport réguliers en entreprise ;
8 Ă 12 jours de RTT ;
Télétravail : 1 jours par semaine aprÚs la validation de la période d'essai.
BON A SAVOIR...
Notre processus de recrutement :
â Un Ă©change avec Polina, notre Talent recruiter,
â Un Ă©change avec Wael, notre Responsable IngĂ©nierie & Conduite,
â Un Ă©change avec Cyril, notre Responsable Exploitation.
đ Localisation :Â Bordeaux
đ DĂ©marrage : DĂšs que possible
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