Job Description

Country France City COURBEVOIE

Area

92 - Hauts-de-Seine

Workplace location COURBEVOIE(PLD)-TOUR CBX(FRA) Employer company TotalEnergies Flexible Power Solutions Domain Strategy, Business & Economics Type of contract Regular position Experience Less than 3 years

Context & Environment

Dans le cadre de son ambition de neutralité carbone à horizon 2050, TotalEnergies renforce sa présence sur toute la chaîne de valeur de l’électricité, avec un focus sur les énergies renouvelables et les actifs de production flexibles. Pour maximiser la valeur de ses actifs sur les marchés spot, TotalEnergies Gas & Power intervient à chaque étape : du trading long terme à l’optimisation Day Ahead, Intraday et des services auxiliaires.

Le poste est intégré à l’équipe Algorithmic Trading Squad basée à Paris, en interaction avec des équipes européennes. Il s’inscrit dans un contexte de trading énergétique sous forte pression temporelle, nécessitant une collaboration étroite avec les équipes Intraday et dispatching opérant en 24/7, bien que l’activité principale soit exercée en semaine (5/7).

Activities

Membre d'une squad de trading algorithmique, vous interagissez avec de nombreuses équipes internes réparties sur plusieurs sites, en particulier avec l’équipe informatique chargée de la mise en place des solutions d’algotrading.

Vos missions principales seront les suivantes :

• Concevoir et développer des modèles de trading algorithmiques
• Créer et enrichir des indicateurs et caractéristiques pour améliorer les performances des modèles d’apprentissage automatique et quantitatifs.
• Assurer le suivi des performances des modèles en conditions réelles et simulées, et piloter leur mise en production en coordination avec l’équipe et les entités transverses.
• Mener des recherches sur les marchés de l’électricité européens afin d’optimiser les algorithmes de trading.
• Exploiter de grandes quantités de données pour générer des insights pertinents à destination des traders.
• Collaborer avec l’équipe pour garantir la qualité et la robustesse des méthodologies de back-testing et de validation.

Candidate Profile

Titulaire d’un diplôme d’ingénieur ou équivalent dans des disciplines telles que les mathématiques, la physique, le machine learning ou l’informatique, vous justifiez d'une première expérience dans le développement et la mise en production de modèles de Machine Learning, idéalement appliqués au secteur de l’énergie.

Vous maîtrisez Python et disposez d’une solide compréhension de l’architecture logicielle. Vous êtes capable d’analyser des systèmes complexes et d’identifier des corrélations indirectes entre signaux, dans des environnements multidimensionnels.

Vous maîtrisez l'anglais et le français (oral et écrit).

Les compétences complémentaires ci-dessous sont également appréciées :

• Connaissance des outils et langages suivants : MongoDB, scripting Shell, SQL
• Maîtrise des environnements Docker et des processus DevOps/MLOps, incluant l’intégration et le déploiement continus (CI/CD)
• A l’aise avec des outils de gestion de projet tels que Asana, Monday, Jira, etc

Enfin, votre esprit d’équipe, votre aisance à interagir dans des environnements collaboratifs et transverses ainsi que vos excellentes capacités relationnelles seront des atouts indéniables pour ce poste.

Joining TotalEnergies means committing to the energy transition and helping provide energy that is more affordable, more available, and more sustainable for as many people as possible. You will grow within an international multi-energy company where every talent matters. You will contribute to ambitious projects and deliver concrete solutions to today's energy challenges.

Throughout your career, you will benefit from a wide variety of assignments and tailored learning opportunities. You will fully develop your potential in an environment that fosters innovation and excellence. Join committed and collaborative teams where success is built together.

We place respect and employee well-being at the heart of our performance. That is why TotalEnergies values diversity and promotes equal opportunities for all.