Développeur quantitatif/Développeuse quantitatif

URBAN LINKER; Île-de-France; Hybrid; EUR 70,000 - 80,000; Full time

Benefits offered by this job

Mutuelle

Déplacements inter-bureaux pris en en.

Transport

Hébergement

Repas

Job summary

Urban Linker recherche un Energy Quant Engineer / Data Scientist Énergie pour Paris ou Bordeaux, en mode hybride, afin de construire la plateforme de prévision de prix et d’exécution sur les marchés de l’électricité.

Vous prendrez l’ownership de la prévision de prix et collaborerez avec l’équipe Flexibilité pour développer des modèles ML/Deep learning et des générateurs de scénarios, avec un impact direct sur des investissements multi-million.

Qualifications

• Expérience de développement et mise en production de modèles ML appliqués à la prévision de prix ou à la modélisation de données de marché de l’énergie.
• Au moins 1 an d’expérience professionnelle dans l’énergie (hors stage et alternance), idéalement 3 à 5 ans en prévision de prix.
• Connaissance des marchés de l’électricité : day-ahead, intraday, services système.
• Maîtrise de Python et solides bases en statistiques, probabilités et séries temporelles.
• Français courant, anglais professionnel.
• Expérience en optimisation (MIP/MILP) ou dispatch d’actifs.
• Expérience de travail aux côtés de traders sur des systèmes en conditions réelles.
• Exposition aux marchés allemand, britannique ou espagnol.

Responsibilities

• Reprendre et améliorer le modèle de prévision de prix court terme (J+1 à J+3).
• S’approprier les données et les mécanismes des marchés spot de l’électricité.
• Mettre en place la mesure continue de la précision des prévisions en production.
• Concevoir de zéro le modèle de prévision de prix long terme (20 à 30 ans).
• Développer les générateurs de scénarios de prix et modéliser l’incertitude.
• Contribuer, selon votre appétence, aux sujets d’optimisation et d’exécution.

Skills

Python

Statistiques

Séries temporelles

Raisonnement métier

Anglais professionnel

Education

Bac+5 minimum (ingénieur, Master)

PhD bienvenu

Tools

Git / GitHub Enterprise

CI/CD

Revue de code

Job description

Energy Quant Engineer / Data Scientist Énergie (H/F) - Paris ou Bordeaux / Hybride - 70 à 80K€

Startup greentech d’une vingtaine de personnes, fondée il y a 2 ans par des profils reconnus de l’énergie et de la finance. Elle développe et exploite des actifs de stockage d’électricité par batteries, et opère pour son propre compte sur les marchés de l’électricité. Financée par des investisseurs institutionnels de référence, elle finalise actuellement une nouvelle levée de fonds. Culture quantitative forte, gouvernance simple, décisions rapides.

LE POSTE ET LE CHALLENGE

Vous rejoignez l’équipe Flexibilité, qui construit la plateforme de trading interne : prévision de prix, puis optimisation, puis exécution sur les marchés. Vous prenez l’ownership de la première brique, la prévision de prix, sur une approche 100% machine learning. Vos modèles pilotent des actifs réels au quotidien et alimentent les décisions d’investissement sur 20 à 30 ans. Le volet long terme est entièrement à construire.

L’ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET L’ÉQUIPE

Stack technique :

Approche : Machine Learning et Deep Learning sur séries temporelles, calibrage statistique sur historique

Optimisation : modules MIP/MILP

Outils : Git / GitHub Enterprise, CI/CD, revue de code

Équipe et organisation :

• Composition : équipe Flexibilité multi-profils (data engineering, analyse de marché, contrats, quant)


• Méthodo : environnement startup, autonomie réelle, peu de process imposés


• Collaboration : binôme avec l’analyste de marché pour intégrer les fondamentaux dans vos modèles


• Rattachement : responsable de l’équipe Flexibilité

Court terme (3 mois) :

• Reprendre et améliorer le modèle de prévision de prix court terme existant (J+1 à J+3)


• Vous approprier les données et les mécanismes des marchés spot de l’électricité


• Mettre en place la mesure continue de la précision des prévisions en production

Moyen terme (6 à 12 mois) :

• Concevoir de zéro le modèle de prévision de prix long terme (20 à 30 ans), qui alimentera le modèle de revenus batterie déjà développé en interne


• Développer les générateurs de scénarios de prix et modéliser l’incertitude


• Contribuer, selon votre appétence, aux sujets d’optimisation et d’exécution aux côtés des traders

PROFIL RECHERCHÉ

Le point non négociable : une expérience concrète de modélisation sur les marchés de l’énergie, idéalement en prévision de prix de l’électricité. Vous avez conçu, entraîné et mis en production vos propres modèles, vous ne vous êtes pas contenté d’exploiter des prévisions produites par une autre équipe. Un Data Scientist qui connaît les marchés de l’électricité est le bienvenu. Un profil data généraliste sans exposition à l’énergie ne correspondra pas.

• Expérience de développement et de mise en production de modèles de machine learning appliqués à la prévision de prix ou à la modélisation de données de marché de l’énergie


• Au moins 1 an d’expérience professionnelle dans l’énergie (hors stage et alternance), idéalement 3 à 5 ans en prévision de prix


• Connaissance des marchés de l’électricité : day-ahead, intraday, services système


• Python natif, solides bases en statistiques, probabilités et séries temporelles


• Bac+5 minimum (école d’ingénieur, Master), PhD bienvenu


• Français courant, anglais professionnel


• Expérience en optimisation (MIP/MILP) ou en dispatch d’actifs


• Expérience de travail aux côtés de traders, sur des systèmes en conditions réelles


• Exposition aux marchés allemand, britannique ou espagnol


• Intérêt pour le stockage par batteries


• Vous livrez des modèles qui tournent en production, pas des prototypes qui dorment


• Vous posez des questions sur l’usage final de vos modèles et sur ce qu’ils rapportent


• Vous êtes à l’aise pour porter seul un sujet de bout en bout, sans grosse équipe autour


• Rémunération fixe : 70 000 à 80 000 euros brut annuel


• Variable : bonus discrétionnaire annuel, basé sur la performance individuelle et collective


• Télétravail : 1 à 2 jours par semaine une fois autonome, présence renforcée au démarrage


• Statut : Cadre, forfait jour (218 jours)


• Avantages : mutuelle, déplacements inter-bureaux intégralement pris en charge (transport, hébergement, repas)


• Un modèle long terme à construire de zéro, qui pèse directement sur des décisions d’investissement à plusieurs dizaines de millions


• Des modèles utilisés en conditions réelles de marché, avec un impact mesurable


• Une structure financée et en croissance, au contact direct de la direction


• Une liberté méthodologique réelle, sans legacy à maintenir


• Qualification avec Cyprien


• Entretien avec le responsable de l’équipe Flexibilité (visio, 1h)


• Entretien avec le directeur du pôle (visio, 45 min à 1h)


• Entretien de personnalité avec un cabinet RH externe (visio, 1h, questionnaire de 10 min en amont)


• Rencontre avec l’un des cofondateurs (visio ou présentiel)