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Data Scientist / Data Analyst TERRADATA / Freelanc...

Job description

Description Brief Ingénieur data Objectif: d'estimer un ensemble de modèles statistiques d'estimation de la charge de consommation et de production sur un échantillon de différentes mailles du réseau à partir des données fournies par l'ENTREPRISE ( cf. 4.2.2.2 ) :  Postes sources  Equipement de comptage au niveau des transformateurs sources  Départs réseau Cet outil devra être en mesure de restituer, à partir de données d'entrées similaires à celles fournies pour l'estimation, une courbe de charge réaliste au regard de l'historique. Par ailleurs, il devra avoir produit des résultats (modèles) pertinents au sens statistiques sur l'ensemble de l'échantillon qui sera fourni par l'ENTREPRISE. 1) Analyse  Analyse de la pertinence et de la qualité des données fournies par l'entreprise  Analyse des fonctions développées face à des cas concrets  Analyse de cas d'étude permettant de diagnostiquer des Bug, ou anomalies  Diagnostic et correction d'anomalie de l'outil.

Développement  Récupération et mise en forme des données  Développement de modèles statistiques d'estimation de courbes de charges de différents éléments du réseau.  Développement d'un module permettant de modifier le paramétrage des simulations Force de proposition  Proposition de fonctionnalités de résilience de l'outil face à des modifications de base de données  Proposition de structure de l'outil afin que celui-ci soit évolutif.  Propositions d'amélioration de l'outil  Optimisation des temps de calcul et de la volumétrie de stockage des données de sortie. Livrables types  Outil ou ensemble de script organisé  Définition et production d'indicateurs  Production de résultats sur des cas d'études spécifiques  Documentations détaillées, spécifications fonctionnelles  Recette technique, fonctionnelles et métier Connaissances et savoir-faire demandés Analyse et connaissance des DATA  Autonomie dans l'utilisation de base de données SQL, Teradata et des API est exigé.

Maitrise des analyses croisées entre des bases de données multiples. Le titulaire pourra proposer une interface de récupération des données générées par l'outil via une application API REST  Connaissance du langage R pour le développement du prototype.  Capacité de gestion de données massives. Optimisation des temps de calcul et de la volumétrie de données.

  • Maîtrise des modélisations statistiques et de l'imputation de données  Des connaissances du domaine technique du réseau électrique, des flux de productions et de consommations serait un plus appréciable. Points critiques et différenciants Expertise Data Science  Expertises en modélisation de courbe de charge  Expertise Nouvelles Technologies  Capacité fonctionnelle

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