Développeur quantitatif/Développeuse quantitatif

Urban Linker; Paris; Hybrid; EUR 70,000 - 80,000; Full time

Benefits offered by this job

Mutuelle

Déplacements inter-bureaux pris en com

RTT 218 jours/an

Télétravail 1–2 jours/semaine

Job summary

Urban Linker recherche un Energy Quant Engineer pour Paris ou Bordeaux, en mode hybride. Rémunération fixe entre 70 000 et 80 000 € brut par an avec bonus annuel discetionnaire et télétravail partiel.

Poste clé dans une startup greentech, travail sur des modèles de prévision de prix et leur mise en production. Le candidat idéal maîtrise le ML/DL, Python et les marchés de l’électricité, et peut travailler sur des modèles longs termes alimentant les décisions d’investissement et le développement

Qualifications

• Maîtrise de Python en production et de systèmes ML/DL.
• Connaissance des marchés spot de l’électricité et du day-ahead/intraday.
• Expérience avérée en mise en production de modèles de prévision de prix.

Responsibilities

• Reprendre et améliorer le modèle de prévision à court terme (J+1 à J+3).
• Concevoir un modèle de prévision long terme (20–30 ans) pour les revenus batterie.
• Mettre en production les modèles ML/DL et les faire évoluer.
• Collaborer avec l’Analyste de marché et l’équipe Flexibilité pour intégration des fondamentaux.

Skills

Python

Machine Learning

Deep Learning

Statistiques

Séries temporelles

Production ML

Anglais professionnel

Education

Bac+5 minimum (ingénieur, Master)

PhD accepté

Tools

Git / GitHub Enterprise

CI/CD

Revue de code

Job description

Energy Quant Engineer - Paris ou Bordeaux / Hybride - 70/80K€ - ± 5 ans d'XP

Startup greentech de moins de 20 personnes, fondée il y a 2 ans, financée par des investisseurs institutionnels de référence via un premier tour de table puis une levée Série A actuellement en cours. Elle développe et exploite des actifs de stockage d'énergie par batteries, et opère pour son propre compte sur les marchés de l'électricité via des algorithmes de trading propriétaires. Culture quantitative forte, équipe multi-profils, autonomie et responsabilité à tous les niveaux.

LE POSTE ET LE CHALLENGE

Renforcement de l'équipe Flexibilité sur un rôle central : la prévision de prix, première brique d'une chaîne de valeur qui va de la prévision à l'optimisation puis à l'exécution sur les marchés. L'approche retenue est entièrement orientée machine learning, pas de modélisation fondamentale de type simulation de réseau. Vos modèles sont utilisés en conditions réelles, pour piloter des actifs de stockage et pour éclairer des décisions d'investissement sur 20 à 30 ans. Vous arrivez avec une vraie latitude méthodologique sur un périmètre encore largement à construire.

L'ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET L'ÉQUIPE

Stack technique :

• Approche : Modélisation par machine learning et deep learning, calibrage statistique sur historique. Pas d'approche fondamentale de simulation de réseau
• Outils : Git / GitHub Enterprise, CI/CD, revue de code

Équipe et organisation :

• Composition : Équipe Flexibilité multi-profils (quantitatif, data, trading)
• Collaboration : Binôme avec un Analyste de marché pour intégrer les fondamentaux dans les 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 le contexte des marchés spot de l'électricité
• Contribuer aux premiers générateurs de scénarios de prix

Moyen terme (6 à 12 mois) :

• Concevoir un modèle de prévision de prix long terme (20 à 30 ans), inexistant à ce jour, qui viendra alimenter le modèle de revenus batterie déjà développé en interne et utilisé pour les décisions de financement et de développement des projets
• Faire évoluer les modèles de Machine Learning, Deep Learning en production
• Contribuer ponctuellement aux sujets d'optimisation et d'exécution selon votre appétence
• 3 à 5 ans d'expérience dans le développement de modèles de prévision de prix, spécifiquement sur le marché de l'électricité. Une expérience acquise sur d'autres énergies (gaz, matières premières) ne suffit pas, les fondamentaux du marché électrique sont trop spécifiques
• Expérience concrète de mise en production de modèles de machine learning appliqués à la prévision de prix : vous avez conçu, entraîné et déployé ces modèles vous-même, pas seulement exploité des prévisions produites par une autre équipe
• Bac+5 minimum (ingénieur, Master), PhD accepté
• Python natif, très bonne maîtrise en environnement de production
• Solides bases en probabilités, statistiques, modélisation quantitative
• Solides compétences en séries temporelles et Machine Learning / Deep Learning appliqués
• Connaissance des marchés spot de l'électricité (day-ahead, intraday, services système, mécanisme d'ajustement)
• Français courant, anglais professionnel
• Expérience sur les marchés allemand, britannique ou espagnol
• Première expérience en optimisation du dispatch, trading systématique ou stockage par batteries
• Humble, à l'aise pour travailler en équipe, sans attentes démesurées sur l'évolution
• Goût pour un travail de bout en bout, de la modélisation à la mise en production
• Autonomie forte et sens des responsabilités
• Curiosité réelle pour le projet et l'entreprise, au-delà de la seule expertise technique
• 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
• RTT : Forfait jour, 218 jours/an
• Avantages : Mutuelle, déplacements inter-bureaux pris en charge (hébergement, repas, transport)
• Rôle central et structurant dans une équipe en forte croissance
• Modèles utilisés en conditions réelles de marché, avec un impact direct sur les décisions d'investissement
• Forte exposition aux décisions stratégiques de l'entreprise
• Liberté méthodologique réelle sur un périmètre neuf, notamment le volet long terme entièrement à construire
• Qualification avec Cyprien Bernard, Urban Linker
• Entretien avec le Responsable de l'équipe Flexibilité (visio, 1h)
• Entretien avec le Directeur de l'équipe Flexibilité (visio, 45 min à 1h)
• Entretien de personnalité avec un cabinet RH externe (visio, 1h, précédé d'un questionnaire)
• Entretien avec l'un des deux cofondateurs (visio ou présentiel)