Energy Quant Engineer

URBAN LINKER; Paris; Sur place; EUR 70 000 - 80 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Mutuelle

Déplacements inter-bureaux pris en en‑

Résumé du poste

URBAN LINKER recherche un Energy Quant Engineer pour un poste hybride à Paris ou Bordeaux, avec une rémunération fixe de 70 000 à 80 000 euros brut annuel et un bonus discrétionnaire annuel.

Le candidat idéal maîtrise Python en production, a 4 à 5 ans d'expérience en prévision de prix et en modélisation quantitative des marchés de l'électricité, et parle français couramment avec un anglais professionnel.

Qualifications

• 4 à 5 ans d'expérience en prévision de prix ou modélisation quantitative des marchés de l'électricité
• Bac+5 minimum (ingénieur, Master); PhD accepté
• Python natif, très bonne maîtrise en environnement de production
• Français courant, anglais professionnel

Responsabilités

• Reprendre et améliorer le modèle de prévision de prix court terme existant (J+1 à J+3)
• Concevoir un modèle de prévision de prix long terme (20 à 30 ans)
• Faire évoluer les modèles de Machine Learning, Deep Learning et modèles fondamentaux en production
• Collaborer avec l'équipe Flexibilité et l'analyste de marché
• Rôle central et structurant dans une équipe en forte croissance

Connaissances

Python

Machine Learning

Deep Learning

Statistiques

Probabilités

Séries temporelles

Modélisation quantitative

Optimisation MIP/MILP

Connaissance marchés spot électricité

Anglais professionnel

Formation

Bac+5 minimum (ingénieur, Master)

PhD accepté

Outils

Git / GitHub Enterprise

CI/CD

Description du poste

Energy Quant Engineer - Paris ou Bordeaux / Hybride - 70 à 80K

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. 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 :

• 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 et modèles fondamentaux en production
• Contribuer ponctuellement aux sujets d'optimisation et d'exécution selon votre appétence
• 4 à 5 ans d'expérience en prévision de prix ou modélisation quantitative des marchés de l'électricité
• Bac+5 minimum (ingénieur, Master), PhD accepté
• Python natif, très bonne maîtrise en environnement de production
• Solides bases en probabilités, statistiques, modélisation quantitative, optimisation MIP/MILP
• Solides compétences en séries temporelles et Machine Learning / Deep Learning appliqués
• Connaissance des marchés spot de l'électricité (day-ahead, intraday, services système)
• 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
• 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
• Entretien avec le Responsable de l'équipe Flexibilité (visio, 1h)
• Entretien avec le Directeur de l'équipe Flexibilité (visio, 45 min à 1h)
• Entretien avec le CFO (visio ou présentiel)
• Entretien avec le CEO (visio ou présentiel)
• Entretien de personnalité avec un cabinet RH externe (visio, 1h, précédé d'un questionnaire)