Ingénieur Backend & Data Python – Energy AI Systems

<p> <strong>Votre rôle</strong> </p> <p> En tant qu’ <strong>Ingénieur Backend & Data Python</strong> , vous rejoindrez l'équipe Dev au cœur de l'architecture de la plateforme. Vous serez responsable de la conception d'APIs performantes et du développement de pipelines de calcul ultra-rapides capables de valoriser et d'optimiser les flux d'énergie de nos clients. </p> <p> <strong>Vos missions principales</strong> </p> <ol> <li> <p> <strong>Architecture & Développements Backend (Django / DRF) :</strong> </p> <ul> <li> <p> Concevoir et faire évoluer des services Web REST industriels et sécurisés sous <strong>Django REST Framework</strong> . </p> </li> <li> <p>Structurer et optimiser les modèles de données de nos actifs énergétiques (ORM, migrations, indexation).</p> </li> <li> <p>Mettre en place des endpoints d'exposition de données opérationnelles pour nos interfaces clientes et algorithmes d'optimisation.</p> </li> </ul> </li> <li> <p> <strong>Pipelines de Calcul & Analytics Haute Performance (Polars) :</strong> </p> <ul> <li> <p>Contribuer à concevoir des pipelines d'ingestion et de nettoyage de séries temporelles “haute fréquence” (pas 15-min, pas 1-min).</p> </li> <li> <p> Développer le moteur d'alignement ( <em>resampling</em> , <em>asof joins</em> ) entre données physiques de production et données financières de marché (ex: prix Spot, prix d'équilibrage). </p> </li> <li> <p> Calculer en temps réel et en batch les KPIs économiques clés : <strong>prix capté, revenus valorisés, facteur de charge, exposition aux prix négatifs</strong> . </p> </li> </ul> </li> <li> <p> <strong>Qualité, Performance & DevOps :</strong> </p> <ul> <li> <p>Écrire un code robuste, typé (mypy) et largement couvert par des tests automatisés (pytest).</p> </li> <li> <p>Optimiser les temps de réponse de l'API et l'empreinte mémoire des traitements de données volumineuses.</p> </li> <li> <p>Participer aux revues de code, au packaging de services (Docker) et à leur déploiement sur CI/CD.</p> </li> </ul> </li> </ol>

Secteur: ESN, Editeurs de logiciel, Services informatiques

Poste: Ingénieur Développement Backend Python & Data (H/F)

Temps Plein

Avantages: 1 000 € - 1 880 € par an

Profil: <p> <strong>Profil recherché</strong> </p> <p> <em> <strong>Formation & Expérience :</strong> </em> </p> <ul> <li> <p> Étudiant(e) en <strong>Master 2</strong> (École d'Ingénieur ou Université) en Informatique, Software Engineering ou Data Engineering. </p> </li> <li> <p>Une première expérience (stage/projet marquant) en développement backend Python et en manipulation de données.</p> </li> </ul> <p> <em> <strong>Compétences Techniques Indispensables :</strong> </em> </p> <ul> <li> <p> <strong>Python 3.12 :</strong> Bonne utilisation du langage, typage statique et bonnes pratiques de structuration de code. </p> </li> <li> <p> <strong>Backend Web :</strong> Expérience avec un framework web Python, idéalement <strong>Django / Django REST Framework</strong> . </p> </li> <li> <p> <strong>Time-Series :</strong> Expérience avancée avec <strong>Polars</strong> (ou maîtrise de Pandas avec une volonté affirmée de passer sur Polars) pour des manipulations vectorisées. </p> </li> <li> <p> <strong>Bases de données & SQL :</strong> Maîtrise des SGBD relationnels (PostgreSQL, SQLite) et optimisation de requêtes via ORM. </p> </li> <li> <p> <strong>Tooling Software :</strong> Pratique courante de Git, Docker, pytest, et des environnements Linux. </p> </li> </ul> <p> <em> <strong>Un Vrai Plus (Apprécié) :</strong> </em> </p> <ul> <li> <p> <strong>Sens Métier Énergie :</strong> Compréhension des mécanismes de marché de l'électricité (Day-Ahead, MWh vs MW, prix négatifs, profil de charge). </p> </li> <li> <p>Connaissance des formats d'échange ou d'APIs Open Data de l'énergie (ENTSO-E, RTE, EPEX).</p> </li> <li> <p>Familiarité avec le traitement de séries temporelles (InfluxDB, TimescaleDB, …).</p> </li> </ul> <p> <em> <strong>Savoir-être :</strong> </em> </p> <ul> <li> <p> <strong>Rigueur algorithmique :</strong> Vous aimez le code propre, lisible, testé et bien documenté. </p> </li> <li> <p> <strong>Curiosité technique :</strong> Vous suivez l'écosystème Python (ex: passage à Polars, typage, async) et aimez benchmarker vos choix d'architecture. </p> </li> <li> <p> <strong>Orientation produit/résultat :</strong> Vous comprenez le besoin utilisateur/métier derrière une ligne de code. </p> </li> </ul>