Machine Learning for Wind & Solar Asset Yield Estimation Internship — TotalEnergies

Descrizione completa

Contesto & Ambiente: Ubicazione: Ginevra, Svizzera Periodo di tirocinio proposto: 6 mesi Data di inizio: ASAP (preferito) Fai i tuoi primi passi in una carriera soddisfacente e unisciti alla nostra squadra come tirocinante! Stai cercando di crescere la tua carriera nel vivace mondo del trading energetico e della spedizione? Sei pronto ad aiutarci ad innovare e a crescere con la tua visione imprenditoriale? Se sì, ci piacerebbe vedere il tuo profilo! Siamo alla ricerca di menti innovative pronte a prendere iniziative e ad aiutare a portare in vita i nostri nuovi progetti. Attività:

• Sviluppare un modello di machine learning per stimare il rendimento energetico annuo dei beni eolici e solari, tenendo conto delle caratteristiche patrimoniali (ad esempio, posizione, tecnologia, tipo e altezza della turbina, configurazione del pannello, inclinazione e azimut) e sfruttando i dati proprietari e di produzione di TotalEnergies.
• Raccogliere, elaborare e analizzare i set di dati su larga scala, compresi i dati meteo storici (velocità del vento, irraggiamento solare, temperatura, umidità), specifiche di asset (tecnologia, capacità, tipo turbina/panel, inclinazione, azimuth), e caratteristiche geografiche (elevazione, copertura del terreno, terreno e prossimità agli ostacoli).
• Sviluppare, formare e confrontare i modelli di machine learning supervisionati (ad esempio, Random Forest, Gradient Boosting, Neural Networks) per stimare e prevedere la generazione di energia eolica e solare, e valutare le loro prestazioni utilizzando metodologie di validazione e valutazione appropriate.
• Indaga le caratteristiche rilevanti e le modalità di modellazione per identificare i principali driver della resa energetica rinnovabile e migliorare l'accuratezza, la robustezza e la generalizzazione dei modelli in diversi asset e sedi.
• Collabora con i team IT e Data Engineering per automatizzare la preparazione dei dati e le pipeline di esecuzione dei modelli e contribuire all'industrializzazione e alla distribuzione dei modelli in un ambiente cloud.
• Contribuire alla suite interna di TotalEnergies di modelli meteo-poteri a breve e medio termine, supportando la previsione della generazione del vento, della generazione solare e della domanda di energia.
• Sviluppare, mantenere e ottimizzare script Python e flussi di lavoro di elaborazione dati per automatizzare le analisi ricorrenti, migliorare l'efficienza operativa e supportare la scalabilità degli strumenti esistenti.
• Lavorare a stretto contatto con l'alimentazione, il gas, gli analisti LNG e i commercianti per comprendere i loro requisiti aziendali e incorporare le loro intuizioni operative e di mercato nello sviluppo e nella raffinatezza dei modelli. Capacità di contabilità
• Migliorare la capacità TGP di sfruttare i dati per modellare e ottimizzare le attività di potenza/portfolios/strategies/risk assessment e contribuire a generare valore aggiuntivo per la Società guidando le giuste decisioni di trading.
• Rispondi prontamente e reattivamente alle esigenze aziendali e alle richieste da parte dei trader (predominantemente potere) e gestione.
• Linee guida e supporto ai team su qualsiasi argomento che coinvolga analisi e modellazione di grandi set di dati. Dimensioni del lavoro
• Il dipartimento “Modeling & Analysis for Trading Strategies” (MATS) ha lo scopo di fornire una migliore comprensione dei mercati scambiati da TotalEnergies Gas and Power (TGP) in termini di prezzi di potenza e fondamentali, trovare modi per modellare e prevedere le loro dinamiche e affrontare questioni complesse che richiedono un approccio quantitativo.
• In un contesto di grande autonomia, il dipartimento MATS contribuisce all'interpretazione, alla consulenza e al supporto a tutti gli uffici di trading TGP e alla gestione senior - compresi i membri COMEX - e li aiuta a definire strategie di trading e a prendere decisioni di investimento.
• Il tirocinante farà parte del team “Weather Modeling & Analysis” (WMA) sotto la supervisione del manager del team Weather Modeling & Analysis.
• Il team WMA offre competenze nella modellazione del tempo in diverse scale spaziali e temporali per le diverse scrivanie, poiché l'integrazione delle informazioni meteo nelle decisioni di trading sta diventando fondamentale (la crescita della quota di energie rinnovabili nella generazione di elettricità, il cambiamento climatico ha già influenzato l'equilibrio di fornitura/demand, lo sviluppo rapido dei modelli meteo AI, ecc.).
• Il team WMA lavora in stretta collaborazione con altri team, promuovendo una cultura della condivisione delle conoscenze e delle competenze trasversali. Questi team includono esperti del mercato del gas e dell'energia, esperti ML/AI all'interno del TGP. Profilo del candidato:
• Università educato almeno master in matematica, fisica o meteorologia.
• Forte capacità di codifica in Python con competenza in biblioteche comuni per la scienza dei dati e le capacità di affrontare grandi set di dati
• Conoscenza di una varietà di tecniche di apprendimento automatico e dei loro vantaggi / riscontri.
• Capacità di scrivere codice trasferibile che aderisce alle migliori pratiche.
• Conoscenza delle tecnologie del database (PostgreSQL, MongoDB, S3 secchio).
• L'esperienza con ambienti cloud come AWS (S3, EC2, Lambda, ecc) sarà apprezzata. La conoscenza in Databricks e Apache Spark programmazione sarebbe il benvenuto.
• Esperienza in GitHub per il controllo delle versioni, la revisione dei codici e lo sviluppo del progetto di dati collaborativo
• Lo stage richiede innovazione e organizzazione.
• Capacità di spiegare problemi complessi e presentarli in modo chiaro e ordinato.
• Fluente in inglese – la conoscenza del francese è un vantaggio. Siamo impegnati a soddisfare le esigenze energetiche di una popolazione in crescita e ci impegniamo alla transizione energetica. La volatilità dei mercati del trading energetico richiede l'eccellenza nella gestione dei rischi e una cultura dell'innovazione. Stiamo abbracciando pienamente la rivoluzione digitale. Le nostre persone fioriscono in un ambiente che promuove competenze, spirito di imprenditorialità, agilità e una cultura mirata, generando opportunità sconfinate per imparare, crescere e raggiungere il successo collaborativo. Rafforzare le competenze del nostro popolo è un pilastro fondamentale della nostra cultura: formiamo il nostro popolo per garantire il loro sviluppo e ci impegniamo a incoraggiare la sicurezza in tutte le nostre azioni. Cerchiamo passione, ambizione e mentalità aperta. Mentre ci evolgiamo in un settore esigente che richiede di essere sempre al limite, coltiviamo un luogo di lavoro amichevole dove la nostra gente si sente bene, dove lo spirito di squadra e il rispetto guidano la nostra routine quotidiana, dove la diversità della nostra gente e le loro abilità creano un'esperienza nutriente per tutti noi. Informazioni aggiuntive: TotalEnergies valori diversità, promuove la crescita individuale e offre carriere pari opportunità.