CDI - Quantitative Machine Learning Engineer - H/F

Description de l'offre

Pays France

Ville COURBEVOIE

Area
92 - Hauts-de-Seine

Lieu de travail COURBEVOIE(PLD)-TOUR CBX(FRA)

Société employeur TotalEnergies Flexible Power Solutions

Domaine Stratégie Economie Business

Type de contrat CDI

Expérience Moins de 3 ans

Contexte et environnement

Dans le cadre de son ambition de neutralité carbone à horizon 2050, TotalEnergies renforce sa présence sur toute la chaîne de valeur de l’électricité, avec un focus sur les énergies renouvelables et les actifs de production flexibles. Pour maximiser la valeur de ses actifs sur les marchés spot, TotalEnergies Gas & Power intervient à chaque étape : du trading long terme à l’optimisation Day Ahead, Intraday et des services auxiliaires.

Le poste est intégré à l’équipe Algorithmic Trading Squad basée à Paris, en interaction avec des équipes européennes. Il s’inscrit dans un contexte de trading énergétique sous forte pression temporelle, nécessitant une collaboration étroite avec les équipes Intraday et dispatching opérant en 24/7, bien que l’activité principale soit exercée en semaine (5/7).

Activités

Membre d'une squad de trading algorithmique, vous interagissez avec de nombreuses équipes internes réparties sur plusieurs sites, en particulier avec l’équipe informatique chargée de la mise en place des solutions d’algotrading.

Vos missions principales seront les suivantes : 

·  Concevoir et développer des modèles de trading algorithmiques 
·  Créer et enrichir des indicateurs et caractéristiques pour améliorer les performances des modèles d’apprentissage automatique et quantitatifs.
·  Assurer le suivi des performances des modèles en conditions réelles et simulées, et piloter leur mise en production en coordination avec l’équipe et les entités transverses.
·  Mener des recherches sur les marchés de l’électricité européens afin d’optimiser les algorithmes de trading.
·  Exploiter de grandes quantités de données pour générer des insights pertinents à destination des traders.
·  Collaborer avec l’équipe pour garantir la qualité et la robustesse des méthodologies de back-testing et de validation.

Profil du candidat

Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou équivalent dans des disciplines telles que les mathématiques, la physique, le machine learning ou l’informatique, vous justifiez d 'une première  expérience dans le développement et la mise en production de modèles de Machine Learning , idéalement appliqués au secteur de l’énergie.

Vous maîtrisez Python  et disposez d’une solide compréhension de l’ architecture logicielle. Vous êtes capable d’analyser des systèmes complexes et d’identifier des corrélations indirectes entre signaux, dans des environnements multidimensionnels.

Vous maîtrisez l'anglais et le français (oral et écrit).

Les compétences complémentaires ci-dessous sont également appréciées :

- Connaissance des outils et langages suivants : MongoDB, scripting Shell, SQL

- Maîtrise des environnements Docker et des processus DevOps/MLOps, incluant l’intégration et le déploiement continus (CI/CD)

- A l’aise avec des outils de gestion de projet tels que Asana, Monday, Jira, etc

Enfin, votre esprit d’équipe, votre aisance à interagir dans des environnements collaboratifs et transverses ainsi que vos excellentes capacités relationnelles seront des atouts indéniables pour ce poste.