RTE international est une société de conseil et d’ingénierie couvrant l’ensemble des métiers du transport d’électricité. RTE international est au service de ses clients partout dans le monde pour les aider à développer des systèmes électriques fiables, compétitifs et qui relèvent les défis de la transition énergétique.
Filiale de RTE, le plus grand gestionnaire de réseau de transport d’électricité en Europe, RTE international offre aux acteurs du secteur du système électrique des solutions sur mesure dans le développement, l’exploitation et la maintenance des réseaux.
Depuis sa création en 2006, les experts de RTE international s’appuyant sur le savoir-faire et les compétences développés depuis plus de 70 ans au sein de RTE ont réalisé plus de 300 projets dans plus de 50 pays sur tous les continents. RTE international emploie 70 salariés et près d’une centaine d’experts par an.
Avantages :
* RTT
* Tickets restaurants
* Mutuelle
* Intéressement
* Chèques cadeaux
* Téléphone
* 50% Transports
Contexte & Contexte
On évalue l’intégration d’OpenSTEF, un framework open source de prévision court-terme de l’énergie (charge, production solaire, éolien), développé par Alliander (le gestionnaire de réseau néerlandais) et hébergé par LF Energy, la fondation de la Linux Foundation dédiée à la transition énergétique.
L’enjeu : évaluer comment intégrer et déployer ce framework dans un contexte industriel. Nous en sommes au stade de l’exploration et de la conception, ce qui veut dire que vous arrivez au bon moment, celui où les décisions se prennent vraiment.
Missions
1. Comprendre le marché
Vous commencerez par cartographier les solutions existantes (licenciées ou open source) de prévision énergétique, et par analyser précisément ce qu’OpenSTEF apporte (ou pas) face aux alternatives. Une étude qui servira directement à orienter la stratégie du projet.
2. Concevoir l’architecture
Vous étudierez les différentes façons de déployer OpenSTEF à l’échelle industrielle : plateformes managées comme Databricks, solutions cloud, ou stack open source Docker + Kubernetes. Vous proposerez une architecture modulable, scalable, et argumentée.
3. Développer et valider
Vous monterez un pipeline MLOps opérationnel avec MLflow, vous benchmarkerez des modèles de prévision et vous validerez les résultats sur des données réelles, des séries temporelles de production solaire et de charge réseau.
4. Contribuer à un projet open source international
Vous serez en contact régulier avec les développeurs d’OpenSTEF chez Alliander, aux Pays-Bas. Vous remonterez nos retours d’expérience, vous participerez aux échanges de la communauté, et vous suivrez l’évolution du projet pour qu’on reste alignés avec ses développements.
Ce que vous allez apprendre
Ce poste est rare parce qu’il combine des dimensions que l’on voit rarement ensemble dans une alternance :
Concevoir une architecture MLOps de bout en bout sur un cas métier concret
Contribuer à un projet open source international reconnu (LF Energy)
Travailler à la fois sur la modélisation, le déploiement et la stratégie technologique
Échanger directement avec des développeurs internationaux, en anglais
Comprendre les enjeux réels de la prévision énergétique dans un contexte industriel
Formation :
Master 2 ou école d’ingénieur (informatique, data science, ou domaine proche). Nous cherchons une alternance de 2 à 3 ans.
Ce qu’il faut maîtriser :
Python (pandas, scikit-learn, XGBoost / LightGBM)
Les fondamentaux du machine learning : validation croisée, métriques, surapprentissage
Linux et la ligne de commande, à l’aise en terminal
La capacité à lire, comprendre et contribuer à du code open source
Atouts appréciés :
Une expérience sur des projets ML, même scolaires ou personnels
Docker (images, Compose, volumes)
Kubernetes (même des notions)
MLflow ou un outil de tracking d’expériences
Des notions de cloud ou d’infrastructure
Un intérêt pour les séries temporelles ou les données énergétiques
Informations pratiques :
Lieu : CAMPUS TRANSFO Jonage
Démarrage : Septembre 2026
Durée : 2 à 3 ans
Rythme : À définir avec votre école
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