A propos de GEMS
ENGIE Global Energy Management & Sales (GEMS) fournit des solutions d'approvisionnement en énergie et des services de gestion des risques pour accompagner ses clients dans leur démarche de décarbonisation, tout en optimisant les actifs d'ENGIE et en contribuant à la création de valeur.
ENGIE est une référence mondiale en matière d'énergie et de services bas carbone, avec une activité de gestion de l'énergie de premier plan, pilotée par son entité "Global Energy Management & Sales" qui a construit son savoir-faire en gérant le portefeuille d'actifs important et diversifié du Groupe depuis plus de 20 ans.
3 600 employés dans le monde entier développent nos solutions, à travers plus de 20 plateformes commerciales internationales. Nous couvrons l'ensemble du bouquet énergétique : énergie renouvelable et thermique, gaz naturel et GNL, biomasse, produits environnementaux. Nos experts fournissent des solutions sur mesure basées sur un large éventail de savoir-faire en matière de gestion de l'énergie, en mettant l'accent sur la décarbonisation et la décentralisation.
Nos 190 000 clients couvrent l'ensemble de la chaîne de valeur : producteurs, développeurs d'actifs, acteurs financiers, services publics, distributeurs et industriels. Notre portée mondiale et notre forte présence locale nous permettent d'offrir à ces clients divers des services sur mesure et de répondre aux changements rapides dans les marchés matures ou émergents.
Nos 4 expertises :
- Gestion d'actifs
- Services de transition énergétique
- Approvisionnement en énergie et matières premières
- Gestion des risques et accès au marché
Chez GEMS, nous encourageons les résultats exceptionnels, l'esprit d'équipe, la curiosité et l'innovation tout en préservant l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée.
Plus d'informations sur GEMS Hub (https://gems.engie.com) ou LinkedIn (https://www.linkedin.com/company/engie-global-energy-management-solutions).
Contexte:
Au croisement du centre d’expertise Market Analysis (MA), de la business platform Gas Supply & Trading (GST) et de la business platform LNG, notre équipe se compose d’analystes du marché du gaz (Europe et GNL) et de data scientists. En interaction constante avec nos collègues météorologues et analystes des marchés de l’électricité, nous travaillons en salle de marché et aidons les traders à optimiser la valeur des actifs du groupe tout en assurant que nos clients soient livrés en toutes circonstances.
Dans le cadre de travaux de modélisation quantitative appliquée aux marchés gaziers, notre équipe développe et affine des modèles économiques représentés sous forme de séries temporelles. Ces modèles dynamiques relient des variables fondamentales – par exemple, les niveaux de stocks – à des observations de marché (prix, volumes échangés, etc.).
Les approches classiques de calibration (maximum de vraisemblance via filtres de Kalman) atteignent leurs limites du fait de la non-linéarité et du caractère non gaussien de certains modèles. Pour y remédier, nous souhaitons approfondir une approche fondée sur les méthodes Sequential Monte Carlo (SMC), également appelées « particle filters », particulièrement adaptées à l’inférence dans les modèles complexes.
Nous recherchons un(e) stagiaire pour participer activement à la conception et à la mise en œuvre de ces méthodes SMC, afin d’en évaluer l’efficacité sur des cas réels de marchés gaziers.
Durée du stage : 6 mois
Rôle:
· Se familiariser avec le principe des filtres SMC
· Implémenter une version adhoc d’un filtre SMC (et d’une inférence PMMH)
· Comparer les résultats obtenus avec ceux de librairies existantes
· Appliquer l’inférence PMMH à des modèles concrets.
· (Selon avancement) Explorer les approches récentes combinants SMC et Transport Optimal.
Compétences techniques:
· Maitrise de Python.
· Bonnes connaissance en probabilités et statistique (modélisation bayésienne appréciée)
· Une formation préalable sur les méthodes de Monte Carlo est souhaitable ; une familiarité avec les SMC serait un véritable atout.
Savoir-être:
· Vous savez vous adapter, vous aimez évoluer dans un environnement stimulant et en constante évolution
· Vous aimez appliquer vos compétences techniques à la résolution de problèmes concrets
· Vous êtes curieux(se), rigoureux(se) et soucieux(se) du détail
· Vous savez travailler en équipe
Parcours académique et expériences:
· Étudiant(e) en master 2 ou école d’ingénieur, avec spécialisation en mathématiques appliquées, statistiques, modélisation stochastique ou data science.
· Intérêt pour les méthodes d’inférence numérique, la modélisation de séres temporelles et/ou l’économie quantitative.
Langues:
· Anglais courant
Si vous répondez à ces exigences, vous êtes le talent que nous recherchons. Ne perdez pas de temps !
Postulez en joignant votre CV actualisé, quel que soit votre sexe.
ENGIE Global Energy Management & Sales s'engage à créer un environnement non sexiste qui libère le potentiel de chacun et offre des opportunités d'emploi égales à tous les individus.
Tous nos postes sont ouverts aux personnes handicapées. Si vous avez besoin d'aménagements raisonnables pour participer au processus de recrutement, veuillez en informer votre recruteur, qui se fera un plaisir de vous aider.
A propos d’ENGIE:
Notre groupe est une référence mondiale en matière d'énergie et de services à faible émission de carbone. Notre raison d'être est d'agir pour accélérer la transition vers un monde neutre en carbone, grâce à une réduction de la consommation d'énergie et à des solutions plus respectueuses de l'environnement, en conciliant performance économique et impact positif sur les personnes et la planète. Nous nous appuyons sur nos activités clés (gaz, électricité, énergies renouvelables, services) pour offrir des solutions compétitives à nos clients. Avec nos 96 000 salariés, nos clients, nos partenaires et nos parties prenantes, nous formons une communauté de bâtisseurs imaginatifs, qui s'engagent chaque jour pour un progrès plus harmonieux.
Nos valeurs
L’inclusion et la diversité sont au cœur de notre politique de ressources humaines. Nous assurons l'égalité des chances entre tous les candidats et sommes engagés à créer l’environnement de travail le plus accessible possible.