Tech Lead – Optimisation énergétique

Flexus; Paris; Hybride; EUR 90 000 - 130 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

BSPCE

Résumé du poste

Flexus recherche un profil expérimenté en optimisation mathématique pour prendre la responsabilité technique de ses modèles de valorisation énergétique. Vous écrivez du code en production et travaillez avec RTE, ENTSO-E, et partenaires.

Le poste est basé à Paris en CDI cadre, télétravail partiel possible. Vous rejoignez une équipe proche du directeur technique et du fondateur, et vous contribuerez à la performance économique des solutions déployées.

Qualifications

• Formulation mathématique de problèmes métier et choix de formulations pertinentes.
• Bonne maîtrise de Python et transformation d'un modèle en code production.
• 3 à 8 ans d'expérience ou doctorat suivi d'expérience appliquée.

Responsabilités

• Optimisation: faire évoluer les modèles, horizons glissants et vieillissement des batteries.
• Exploitation: fiabiliser la boucle journalière et déployer les offres.
• Études: simulations économiques pour dimensionner des batteries.
• Référent technique: définir les évolutions méthodologiques avec le directeur technique.

Connaissances

Optimisation sous contraintes

Python

Recherche opérationnelle

Autonomie

Formation

Ingénieur ou Doctorat en Mathématiques/Optimisation

Outils

Solveurs mathématiques

Description du poste

Contexte

Une batterie, une station de pompage ou un groupe froid peuvent décaler leur consommation dans le temps. Bien placé, ce décalage se vend sur les marchés de l'électricité . Toute la valeur de Flexus tient dans cet écart, et cet écart se joue dans nos modèles.

Vos missions

Optimisation — Vous faites évoluer notre optimiseur : formulation du problème, contraintes physiques et réglementaires, passage d'un horizon journalier à un horizon glissant, prise en compte du vieillissement des batteries. Vous étendez son périmètre au-delà des stations de pompage, vers les batteries derrière compteur et la valorisation multi-marchés.

Exploitation — Vous fiabilisez la boucle quotidienne : optimisation, dépôt d'offres, déclaration à RTE, activation chez le partenaire, contrôle du réalisé. Vous diagnostiquez les écarts entre ce qui a été calculé, ce qui a été soumis et ce qui s'est réellement passé.

Études — Vous produisez les simulations de valorisation qui soutiennent nos offres commerciales, et vous en garantissez la solidité méthodologique.

Ce que le poste a de particulier

Vos modèles vont en production et vous les y accompagnez : il n'y a pas de mur entre la recherche et l'exploitation. Vous écrivez du code qui tourne tous les jours contre des interfaces réelles — RTE, ENTSO-E, onduleurs, partenaires — et vous mesurez l'effet de vos choix en euros.

Le domaine est dense, et c'est précisément ce qui fait sa valeur : les règles d'effacement, la structure des tarifs d'acheminement, les périodes de référence ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont elles qui décident si un modèle rapporte ou fait perdre de l'argent.

Vous êtes le référent sur ce périmètre, en lien direct avec notre directeur technique, qui porte l'architecture et le produit, et avec le fondateur, qui porte la relation client.

Environnement technique

Python pour l'optimisation et la prévision

Conditions

CDI, statut cadre, convention Syntec. Poste basé à Paris, télétravail partiel possible. Attribution de bons de souscription de parts de créateur d'entreprise (BSPCE).

Le poste

Nous recherchons un profil expérimenté en optimisation mathématique, capable de prendre la responsabilité technique de nos modèles de valorisation énergétique.

Ce n'est pas un poste généraliste de Data Scientist ou de développeur Python. Le cœur du poste est la recherche opérationnelle et l'optimisation sous contraintes appliquées à des systèmes physiques réels.

Vos missions

Optimisation — Concevoir et faire évoluer nos modèles : programmation linéaire et mixte, contraintes physiques des actifs, horizons glissants, vieillissement des batteries et arbitrages entre plusieurs marchés de l'électricité.

Prévision — Intégrer aux stratégies d'optimisation les prévisions de consommation, de production photovoltaïque et de prix, ainsi que leurs incertitudes.

Production — Transformer les modèles en composants robustes exploités quotidiennement. Diagnostiquer les écarts entre optimisation, offres déposées, activations et réalisé.

Études — Construire et valider les simulations économiques utilisées pour dimensionner des batteries et évaluer leur potentiel de valorisation.

Référent technique — Prendre la responsabilité de ce périmètre, challenger les approches existantes et définir les évolutions méthodologiques avec le directeur technique.

Ce que nous recherchons

Vous maîtrisez réellement l'optimisation sous contraintes : vous savez formuler un problème métier sous forme mathématique, choisir une formulation pertinente, utiliser des solveurs et analyser les résultats.

Vous avez également un très bon niveau en Python et savez transformer un modèle en code maintenable et exploitable en production.

Nous recherchons prioritairement :

• ingénieur ou universitaire avec une spécialisation forte en recherche opérationnelle / optimisation ;
• 3 à 8 ans d'expérience professionnelle pertinente, ou doctorat suivi d'une expérience appliquée ;
• expérience concrète de modèles d'optimisation utilisés en production ou pour prendre des décisions opérationnelles ;
• capacité à travailler de manière autonome sur un problème technique complexe.

Une expérience des systèmes énergétiques, batteries, marchés électriques ou trading/dispatch énergétique est fortement appréciée.

Nous ne recherchons pas un profil principalement orienté analyse de données, BI, data engineering ou développement web.

Environnement

Python — optimisation mathématique — prévision — séries temporelles — APIs marchés électriques et RTE.

CDI cadre, convention Syntec. Poste basé à Paris avec télétravail partiel.

BSPCE prévus dans le package.