Trader Algorithmique Électricité H / F (CDI)

TotalEnergies; Courbevoie; Sur place; EUR 60 000 - 80 000; Plein temps

Résumé du poste

Une compagnie d'énergie multinationale recherche un(e) professionnel(le) en trading algorithmique à Paris. Vous serez responsable du développement de stratégies de trading sur le marché électrique européen, avec une forte collaboration avec des équipes pluridisciplinaires. Le candidat idéal a un Bac + 5 et au moins 3 ans d'expérience en trading court terme, ainsi qu'une maîtrise de Python.

Qualifications

• Expérience confirmée (3 ans minimum) en trading d'électricité court terme.
• Maîtrise de la programmation Python.
• Solide capacité d'analyse et rigueur quantitative.

Responsabilités

• Développer et exécuter des stratégies de trading infra-journalier.
• Contribuer au P&L de l’activité.
• Traiter et interpréter de larges volumes de données.

Connaissances

Développement et exécution de stratégies de trading

Analyse de données

Collaboration transverse

Compétences en communication

Maîtrise de Python

Formation

Bac + 5 en ingénierie, mathématiques, économie ou finance

Outils

Outils de data science

Description du poste

TotalEnergies est une compagnie multi-énergies mondiale de production et de fourniture d’énergies : pétrole et biocarburants, gaz naturel et gaz verts, renouvelables et électricité.

Ses plus de 100.000 collaborateurs s'engagent pour une énergie toujours plus abordable, plus propre, plus fiable et accessible au plus grand nombre. Présente dans près de 130 pays, TotalEnergies inscrit le développement durable dans toutes ses dimensions au cœur de ses projets et opérations.

Près d’un siècle après sa création, Total est devenue TotalEnergies, portée par une ambition forte : devenir un acteur majeur de la transition énergétique, engagé vers la neutralité carbone en 2050, ensemble avec la société.

Aujourd’hui, sa stratégie multi-énergies est ancrée sur deux piliers : les hydrocarbures, notamment le gaz naturel liquéfié (GNL), et l’électricité, énergie au cœur de la transition.

Son objectif est de figurer au top 5 mondial des producteurs d’électricité d’origine éolienne et solaire.

Contribuez à la transition énergétique européenne !

Dans le cadre de son ambition de neutralité carbone à l’horizon 2050, TotalEnergies renforce sa présence sur l’ensemble de la chaîne de valeur de l’électricité. Cela inclut les énergies renouvelables, les flexibilités (effacement, batteries) et les actifs de production (CCGT, éolien, solaire).

Pour valoriser ces actifs sur les marchés court terme, l'entité Gas & Power de TotalEnergies développe une approche pan-européenne du trading, allant du long terme à l’optimisation Day-Ahead, infra-journalière et des services système.

Vos missions

Au sein de l’équipe de trading algorithmique basée à Paris, vous jouerez un rôle clé dans le lancement d’une nouvelle squad stratégique.

En lien étroit avec les équipes IT, dispatching et trading réparties sur plusieurs sites européens, vous serez responsable de :

• Développer et exécuter des stratégies de trading infra-journalier sur les marchés européens de l’électricité.
• Contribuer directement à la performance du P&L de l’activité.
• Concevoir, tester et améliorer des algorithmes de trading en lien avec les évolutions du marché.
• Traiter et interpréter de larges volumes de données (ordres, transactions, signaux de marché).
• Collaborer avec les équipes de trading court terme pour identifier de nouvelles opportunités.
• Participer à la structuration de l’activité dans un environnement volatile, exigeant et stimulant.
• Diplômé(e) d’un bac + 5 en ingénierie, mathématiques, économie ou finance.
• Expérience confirmée (3 ans minimum) en trading d’électricité court terme et en stratégies algorithmiques.
• Maîtrise de la programmation Python et des outils de data science.
• Solide capacité d’analyse, rigueur quantitative et esprit critique.
• Aisance dans les environnements collaboratifs et pluridisciplinaires.
• Excellentes compétences en communication et en coordination transverse.
• Anglais courant requis