- Collecte et prétraitement des données :
. Assister à l'agrégation et au traitement des données provenant de diverses sources, y compris les bases de données internes et les capteurs IoT.
. Mettre en oeuvre des protocoles de nettoyage des données pour assurer leur précision et leur utilisabilité.
- Développement de modèles d'apprentissage automatique :
. Développer et affiner des modèles ML/DL pour prédire les tendances futures de consommation énergétique.
. Utiliser des Frameworks tels que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn pour l'implémentation des modèles.
- Visualisation des données :
. Créer des visualisations interactives et des tableaux de bord pour communiquer efficacement les insights.
- Collaboration :
. Travailler en étroite collaboration avec des équipes multidisciplinaires, y compris les ingénieurs de données et les experts du domaine.
. Participer aux revues de code et contribuer au partage des connaissances de l'équipe.
- Documentation :
. Documenter le code, les méthodologies et les processus pour référence future et pour assurer la reproductibilité.

- Formation :
.Etudiant(e) issu(e) d'une école d'ingénieurs/université en recherche d'un stage de fin d'études
. Cursus en mathématiques appliqués, informatique, Data Science ou domaine connexe.
- Compétences techniques :
. Maîtrise de la programmation en Python.
. Solide compréhension des concepts de Machine Learning et Deep Learning.
. Expérience nécessaire avec des frameworks ML/DL tels que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.
. Familiarité avec les bibliothèques de manipulation de données comme Pandas et numpy.
. Connaissance de base de SQL et des systèmes de bases de données.