Data Scientist Junior - Energie & Carbone - Projet international
NEXQT

Data Scientist Junior - Energie & Carbone - Projet international

NEXQT
  • Internship (From 3 to 6 months)
  • Paris (France)
  • Published on September 3 2021

A propos

NEXQT est au cœur d’une initiative internationale sur l’urgence climatique. Elle repose sur une alliance inédite entre des scientifiques du GIEC, un Think Tank US de référence sur la planification énergétique des villes et une institution internationale en charge du climat. Objectif : associer leurs compétences pour définir et standardiser le futur Système d’information et d’aide à la décision en temps réel sur les émissions de gaz à effet de serre. NEXQT assure le pilotage et la coordination des travaux sur trois grandes métropoles pilotes (USA-Europe-Asie). 

Vous avez une opportunité unique de rejoindre un réseau d’acteurs de premier plan sur les enjeux climatiques et un projet à fort enjeu pour la résilience des villes. 

Descriptif du poste

En tant que Data Scientist Junior, vous participerez à une mission stratégique d’intégration et d’analyses de données provenant de bases de données cartographiques (à l’échelle de la ville, du quartier, de la rue ou du bâtiment) dont certaines sont en temps réel avec des formats et des échelles parfois hétérogènes (descriptif de bâtiments, floating car data, zones naturelles, etc.). Vous participez à la conception et à la valorisation de cette plateforme de données urbaines sur les émissions de GES en temps réel et géo-localisées. Vous assisterez le Lead data scientist à l'analyse et l'exploitation de différentes sources de données permettant de comprendre et visualiser les tendances à l’œuvre sur le territoire et identifier les zones à enjeux pour une décarbonation efficiente dans les différents secteurs émetteurs (habitat, service, mobilité, industrie, agriculture). 

Votre rôle s’articulera autour des points suivants :

Collecte et analyse exploratoire de sources de données hétérogènes

Mise en place de chaînes de traitements de données afin de calculer des indicateurs énergétiques et climatiques pertinents

Modélisation statistique afin d’enrichir des bases de données présentant des informations manquantes

Visualisation de données cartographiques afin de valoriser les résultats auprès des parties prenantes de l’écosystème ville-climat

Participation à des échanges internationaux sur les pratiques de modélisation des émissions de GES dans les villes avec les partenaires du projet

Vous travaillez, au sein d’une équipe basée au Liberté Living Lab (Paris 2e) et partiellement en télétravail (jusqu’à 2 jours par semaine), en connexion étroite et régulière avec des acteurs internationaux de la lutte contre le changement climatique et pourrez participer à la valorisation des avancées lors d’événements dédiés (Organisation Météorologique Mondiale, COP26, Sommet du C40, etc.). 

Profil recherché

Compétences et profil

Vous êtes étudiant de l'enseignement supérieur (Bac+4 ou +5) en statistiques, SIG, mathématiques appliquées, développement informatique ou d’une filière d’ingénieur couvrant tout ou partie de ces domaines (énergie, environnement, data science). 

Vous avez une bonne capacité et une appétence pour l'exploration de bases de données, vous en restituez les informations avec clarté

Vous êtes à l’aise avec les opérations de base sur une base de données (clauses SQL standard, opérations sur des bases de données géographiques). Vous avez idéalement une première expérience avec des données géographiques et des référentiels statistiques. 

Vous faites preuve d'autonomie dans l'apprentissage de nouvelles technologies pour résoudre des verrous technologiques. 

Vous avez une forte appétence pour les sujets liés à la science, au climat et au développement urbain durable. Idéalement, vous suivez une spécialisation sur les enjeux climatiques ou énergétiques. 

Vous avez idéalement une expérience en modélisation statistique/machine learning. 

Vous êtes à l'aise avec l'utilisation d'API et voire êtes capable d'en produire une.  

Vous maitrisez parfaitement l’anglais dans un contexte professionnel et scientifique.

Environnement technique

Le langage privilégié est Python 3 et une connaissance approfondie des librairies classiques de traitement de données et modélisation est demandée (numpy, pandas, geopandas, matplotlib, scikit-learn voir pyspark)

Une connaissance de R et Javascript serait un plus. 

SGBD : PostgreSQL / PostGIS / AWS

Une expérience avec des solutions de visualisation cartographiques (Carto, Mapbox, Folium, KeplerGL) ou autres solutions SIG (QGIS, ESRI), mais aussi l’utilisation de l’API Openstreetmap ou Google Earth, et idéalement le format CityGML. 

Orchestration et Automatisation des traitements : AirFlow ou autres solutions open source.

Versioning : Git, GitHub. 

 

Conditions

Stage conventionné. 1100 euros/mois

Contrat d’apprentissage ou professionnalisation possible

Démarrage dès que possible (au plus tard le 30 septembre 2021)

 

Comment postuler

Vous envoyez votre CV et votre lettre de motivation ([email protected]) Suite à cela, vous passez un entretien avec le CEO (Fouzi Benkhelifa) puis un entretien avec le Lead Data Scientist. L’ensemble du processus est d’une durée inférieure à 2 semaines.