La mission se déroulera à la Direction Recherche et Développement d’EDF (R&D).
Au sein d’EDF R&D, le département OSIRIS (« Optimisation, SImulation, Risques et Statistiques pour les marchés de l’énergie ») contribue à la préparation de l’avenir du Groupe EDF dans le domaine des marchés de l’énergie, de la météo, du climat et des prévisions de production des énergies renouvelables.
L’apprenti interviendra en appui du groupe R36 « Méthodes, modèle et outils d’optimisation » sur une mission auprès d’un de ses clients du domaine de l’énergie, portant sur l’optimisation de ressources opérationnelles.
Les usines hydrauliques et leurs réservoirs permettent une production d'électricité et le stockage d'énergie de manière particulièrement flexible.
Cette flexibilité est importante dans le cadre d'un mix énergétique qui inclut de plus en plus d'énergies renouvelables, difficilement pilotables.
Optimiser la gestion de ces usines hydrauliques est donc un enjeu majeur pour EDF, et qui présente une grande complexité.
Les équipes d'EDF ont développé le démonstrateur d'un nouveau solveur spécifiquement dédié à la résolution des problèmes hydrauliques, appelé SolHyd.
Ce solveur combine des méthodes de Branch and Bound, de Network Simplex, et de faisceaux pour résoudre des problèmes linéaires en nombre entier dont la structure est commune aux problèmes hydrauliques.
Les premiers résultats obtenus sont très encourageants.
L'objectif est d'étendre son usage et de continuer son développement.
Il est pour cela nécessaire de rendre SolHyd apte à supporter les contraintes de l'environnement opérationnel, tout en conservant une capacité à améliorer les méthodes d'optimisations utilisées, et à faire évoluer le code de manière robuste.
La mission de l'alternant consistera à appuyer les développeurs et les chercheurs travaillant sur SolHyd.
Il s'agira, entre autre, de clarifier et d'améliorer l'interface, de rendre plus robuste le pipeline de développement et de tests, et d'être force de propositions pour rationaliser l'architecture de ce code scientifique dont les cas d'usages sont multiples.
Cursus Scolaire :
licence ou master (Mathématiques appliquées, Informatique, Optimisation, Recherche Opérationnelle)
Domaines :
- Développement informatique avec une forte composante mathématique
- Mathématiques avec une forte composante de développement
- Science des données
Qualités requises :
proactivité, méticulosité
Savoir-être :
sens de l’organisation, sens relationnel, capacité et envie de travailler en équipe
Compétences nécessaires :
- Bonne connaissance de C++ et cmake
- Maîtrise des outils de versionnage git et Github / Gitlab
- Bases mathématiques solides
- Bonnes capacités de communication
Compétences souhaitées :
- Connaissances en optimisation ou recherche opérationnelle
- Connaissance du paradigme de la programmation orientée objet
- Maîtrise de l’environnement de développement :
environnements virtuels, ligne
de commande, IDE
- Excel
EDF
Palaiseau 91120
Sciences, Recherche
Alternance
0 mois
