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

Vollständige Beschreibung

Kontext & Umwelt: Standort: Genf, Schweiz Vorgeschlagene Praktikumsdauer: 6 Monate Startdatum: ASAP (bevorzugt) Machen Sie Ihre ersten Schritte in eine erfüllende Karriere und treten Sie unserem Team als Praktikant bei! Möchten Sie Ihre Karriere in der pulsierenden Welt des Energiehandels und der Schifffahrt ausbauen? Sind Sie bereit, uns bei der Innovation und dem Wachstum mit Ihrer unternehmerischen Vision zu unterstützen? Wenn ja, würden wir gerne Ihr Profil sehen! Wir suchen innovative Köpfe, die bereit sind, Initiative zu ergreifen und dazu beizutragen, unsere neuen Projekte zum Leben zu erwecken. Tätigkeiten:

• Entwicklung eines maschinellen Lernmodells zur Schätzung des jährlichen Energieertrags von Wind- und Solaranlagen unter Berücksichtigung der Anlagenmerkmale (z. B. Standort, Technologie, Turbinentyp und -höhe, Panelkonfiguration, Neigung und Azimut) und Nutzung der proprietären Anlagen- und Produktionsdaten von TotalEnergies.
• Sammeln, verarbeiten und analysieren Sie große Datensätze, einschließlich historischer Wetterdaten (Windgeschwindigkeit, Sonneneinstrahlung, Temperatur, Feuchtigkeit), Anlagenspezifikationen (Technologie, Kapazität, Turbinen-/Paneltyp, Neigung, Azimut) und geografische Merkmale (Höhe, Landbedeckung, Gelände und Nähe zu Hindernissen).
• Entwickeln, trainieren und vergleichen Sie überwachte Machine-Learning-Modelle (z. B. Random Forest, Gradient Boosting, Neuronale Netzwerke), um die Wind- und Solarstromerzeugung zu schätzen und vorherzusagen und ihre Leistung mit geeigneten Validierungs- und Bewertungsmethoden zu bewerten.
• Untersuchen Sie relevante Merkmale und Modellierungsansätze, um die wichtigsten Treiber für den Ertrag erneuerbarer Energien zu identifizieren und die Genauigkeit, Robustheit und Verallgemeinerung der Modelle für verschiedene Anlagen und Standorte zu verbessern.
• Arbeiten Sie mit IT- und Data Engineering-Teams zusammen, um Datenvorbereitungs- und Modellausführungspipelines zu automatisieren und zur Industrialisierung und Bereitstellung von Modellen in einer Cloud-Umgebung beizutragen.
• Beitrag zur bestehenden hauseigenen Suite von kurz- und mittelfristigen Wetter-zu-Strom-Modellen von TotalEnergies, die die Vorhersage von Wind-, Solar- und Stromnachfrage unterstützen.
• Entwickeln, pflegen und optimieren Sie Python-Skripte und Datenverarbeitungs-Workflows, um wiederkehrende Analysen zu automatisieren, die Betriebseffizienz zu verbessern und die Skalierbarkeit bestehender Tools zu unterstützen.
• Arbeiten Sie eng mit Strom-, Gas-, LNG-Analysten und Händlern zusammen, um ihre Geschäftsanforderungen zu verstehen und ihre operativen und Markterkenntnisse in die Entwicklung und Verfeinerung der Modelle einzubeziehen. Rechnungslegung
• Verbessern Sie die TGP-Fähigkeit, Daten zur Modellierung und Optimierung von Stromanlagen/Portfolios/Strategien/Risikobewertung zu nutzen und dazu beizutragen, zusätzlichen Wert für das Unternehmen zu generieren, indem Sie die richtigen Handelsentscheidungen treffen.
• Reagieren Sie umgehend und reaktiv auf geschäftliche Bedürfnisse und Anfragen von Händlern (überwiegend Macht) und Management.
• Bereitstellung von Richtlinien und Unterstützung für die Teams zu allen Themen, die die Analyse und Modellierung großer Datensätze betreffen. Stellenabmessungen
• Die Abteilung „Modeling & Analysis for Trading Strategies (MATS) zielt darauf ab, die von TotalEnergies Gas and Power (TGP) gehandelten Märkte in Bezug auf Strompreise und -grundlagen besser zu verstehen, Wege zu finden, ihre Dynamik zu modellieren und vorherzusagen und sich mit komplexen Themen zu befassen, die einen quantitativen Ansatz erfordern.
• In einem Kontext großer Autonomie trägt die MATS-Abteilung Interpretation, Beratung und Unterstützung für alle TGP-Handelsschalter und die Geschäftsleitung - einschließlich der COMEX-Mitglieder - bei und hilft ihnen, Handelsstrategien zu definieren und Investitionsentscheidungen zu treffen.
• Der Praktikant wird Teil des Teams „Weather Modeling & Analysis (WMA) unter der Aufsicht des Managers des Teams Weather Modeling & Analysis sein.
• Das WMA-Team bringt Expertise in der Wettermodellierung auf unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Skalen für die verschiedenen Schreibtische mit, da die Integration von Wetterinformationen in Handelsentscheidungen immer wichtiger wird (wachsender Anteil erneuerbarer Energien an der Stromerzeugung, Klimawandel, der sich bereits auf das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage auswirkt, schnelle Entwicklung von KI-Wettermodellen usw.).
• Das WMA-Team arbeitet eng mit anderen Teams zusammen und fördert eine Kultur des Wissensaustauschs und funktionsübergreifende Expertise. Zu diesen Teams gehören Gas- und Strommarktexperten sowie ML/AI-Experten innerhalb von TGP. Bewerberprofil:
• Universität mindestens Master-Abschluss in Mathematik, Physik oder Meteorologie.
• Starke Programmierkenntnisse in Python mit Kenntnissen in gängigen Bibliotheken für Data Science und Fähigkeiten zum Umgang mit großen Datensätzen
• Wissen über eine Vielzahl von maschinellen Lerntechniken und ihre Vorteile / Nachteile.
• Fähigkeit, übertragbaren Code zu schreiben, der sich an Best Practices hält.
• Kenntnisse über Datenbanktechnologien (PostgreSQL, MongoDB, S3-Bucket).
• Erfahrungen mit Cloud-Umgebungen wie AWS (S3, EC2, Lambda usw.) werden geschätzt. Kenntnisse in Databricks und Apache Spark Programmierung wäre willkommen.
• Erfahrung in GitHub für Versionskontrolle, Code-Review und kollaborative Datenprojektentwicklung
• Das Praktikum erfordert Innovation und Organisation.
• Fähigkeit, komplexe Probleme zu erklären und sie klar und ordentlich darzustellen.
• Fließend Englisch – Französischkenntnisse sind von Vorteil. Wir verpflichten uns, den Energiebedarf einer wachsenden Bevölkerung zu decken, und wir engagieren uns für die Energiewende. Die Volatilität der Energiehandelsmärkte erfordert hervorragendes Risikomanagement und eine Innovationskultur. Wir nehmen die digitale Revolution voll und ganz auf. Unsere Mitarbeiter gedeihen in einem Umfeld, das Fachwissen, Unternehmergeist, Agilität und eine zielgerichtete Kultur fördert und grenzenlose Möglichkeiten zum Lernen, Wachsen und gemeinsamen Erfolg schafft. Die Stärkung der Kompetenzen unserer Mitarbeiter ist eine wichtige Säule unserer Kultur: Wir schulen unsere Mitarbeiter, um ihre Entwicklung zu gewährleisten, und wir verpflichten uns, die Sicherheit in all unseren Handlungen zu fördern. Wir suchen Leidenschaft, Ehrgeiz und Offenheit. Während wir uns in einer anspruchsvollen Branche entwickeln, die immer am Rande sein möchte, pflegen wir einen freundlichen Arbeitsplatz, an dem sich unsere Mitarbeiter wohlfühlen, in dem Teamgeist und Respekt unseren Alltag leiten, in dem die Vielfalt unserer Mitarbeiter und ihre Fähigkeiten eine nährende Erfahrung für uns alle schaffen. Zusätzliche Informationen: TotalEnergies schätzt Vielfalt, fördert individuelles Wachstum und bietet Chancengleichheit.