Ingénieur modélisation et optimisation énergétique

Flexus est un opérateur de flexibilité électrique. Nous valorisons sur les marchés de l'électricité la souplesse de consommation et de stockage de sites industriels et tertiaires : batteries,stations de pompage, groupes froid, installations photovoltaïques.

Agréés auprès de RTE sur les mécanismes d'effacement (NEBEF), de capacité et de réserve secondaire (aFRR), nous concevons les modèles de prévision et d'optimisation qui déterminent, chaque jour, quand et comment activer ces flexibilités.

Équipe restreinte basée à Paris, avec une chaîne d'effacement déjà déclarée et exploitée auprès du gestionnaire de réseau

contexte

Une batterie, une station de pompage ou un groupe froid peuvent décaler leur consommation dans le temps. Bien placé, ce décalage se vend sur les marchés de l'électricité . Toute la valeur de Flexus tient dans cet écart, et cet écart se joue dans nos modèles.

Vos missions

Optimisation — Vous faites évoluer notre optimiseur : formulation du problème, contraintes physiques et réglementaires, passage d'un horizon journalier à un horizon glissant, prise en compte du vieillissement des batteries. Vous étendez son périmètre au-delà des stations de pompage, vers les batteries derrière compteur et la valorisation multi-marchés.

Exploitation — Vous fiabilisez la boucle quotidienne : optimisation, dépôt d'offres, déclaration à RTE, activation chez le partenaire, contrôle du réalisé. Vous diagnostiquez les écarts entre ce qui a été calculé, ce qui a été soumis et ce qui s'est réellement passé.

Études — Vous produisez les simulations de valorisation qui soutiennent nos offres commerciales, et vous en garantissez la solidité méthodologique.

Ce que le poste a de particulier

Vos modèles vont en production et vous les y accompagnez : il n'y a pas de mur entre la recherche et l'exploitation. Vous écrivez du code qui tourne tous les jours contre des interfaces réelles — RTE, ENTSO-E, onduleurs, partenaires — et vous mesurez l'effet de vos choix en euros.

Le domaine est dense, et c'est précisément ce qui fait sa valeur : les règles d'effacement, la structure des tarifs d'acheminement, les périodes de référence ne sont pas des détails d'implémentation, ce sont elles qui décident si un modèle rapporte ou fait perdre de l'argent.

Vous êtes le référent sur ce périmètre, en lien direct avec notre directeur technique, qui porte l'architecture et le produit, et avec le fondateur, qui porte la relation client.

Environnement technique

Python pour l'optimisation et la prévision

Conditions

CDI, statut cadre, convention Syntec. Poste basé à Paris, télétravail partiel possible. Attribution de bons de souscription de parts de créateur d'entreprise (BSPCE).

Processus de recrutement

Un premier échange de trente minutes avec le fondateur, un entretien technique avec le directeur technique.

Formation et expérience

Formation d'ingénieur ou universitaire équivalente, avec un socle solide en optimisation sous contraintes. Deux à sept ans d'expérience, ou un doctorat en optimisation appliquée aux systèmes énergétiques. Une première expérience en environnement de production compte davantage que la durée totale.

Compétences attendues

• Optimisation sous contraintes : programmation linéaire et mixte, usage de solveurs, formulation d'un problème à partir d'un besoin métier.

• Python de niveau production : structuration, tests, gestion d'environnements, capacité à reprendre du code que vous n'avez pas écrit.

• Séries temporelles à pas fin et modélisation prédictive : modèles additifs généralisés, gradient boosting, ou équivalent.

• Aisance avec SQL et les bases relationnelles.

Appréciées, non exigées

• Connaissance des mécanismes de marché français — effacement, ajustement, capacité, réserve secondaire — ou d'un marché européen comparable.

• Expérience du stockage stationnaire, des systèmes de gestion d'énergie ou du pilotage d'actifs.

• Pratique d'AWS et de l'intégration continue.