Ingénieur Backend & Data Python – Energy AI Systems

Votre rôle

En tant qu’ Ingénieur Backend & Data Python , 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.

Vos missions principales

Architecture & Développements Backend (Django / DRF) :

Concevoir et faire évoluer des services Web REST industriels et sécurisés sous Django REST Framework .

Structurer et optimiser les modèles de données de nos actifs énergétiques (ORM, migrations, indexation).

Mettre en place des endpoints d'exposition de données opérationnelles pour nos interfaces clientes et algorithmes d'optimisation.

Pipelines de Calcul & Analytics Haute Performance (Polars) :

Contribuer à concevoir des pipelines d'ingestion et de nettoyage de séries temporelles “haute fréquence” (pas 15-min, pas 1-min).

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).

Calculer en temps réel et en batch les KPIs économiques clés : prix capté, revenus valorisés, facteur de charge, exposition aux prix négatifs .

Qualité, Performance &amp; DevOps :

Écrire un code robuste, typé (mypy) et largement couvert par des tests automatisés (pytest).

Optimiser les temps de réponse de l'API et l'empreinte mémoire des traitements de données volumineuses.

Participer aux revues de code, au packaging de services (Docker) et à leur déploiement sur CI/CD.

Profil recherché

<em> Formation &amp; Expérience : </em>

Étudiant(e) en Master 2 (École d'Ingénieur ou Université) en Informatique, Software Engineering ou Data Engineering.

Une première expérience (stage/projet marquant) en développement backend Python et en manipulation de données.

<em> Compétences Techniques Indispensables : </em>

Python 3.12 : Bonne utilisation du langage, typage statique et bonnes pratiques de structuration de code.

Backend Web : Expérience avec un framework web Python, idéalement Django / Django REST Framework .

Time-Series : Expérience avancée avec Polars (ou maîtrise de Pandas avec une volonté affirmée de passer sur Polars) pour des manipulations vectorisées.

Bases de données &amp; SQL : Maîtrise des SGBD relationnels (PostgreSQL, SQLite) et optimisation de requêtes via ORM.

Tooling Software : Pratique courante de Git, Docker, pytest, et des environnements Linux.

<em> Un Vrai Plus (Apprécié) : </em>

Sens Métier Énergie : Compréhension des mécanismes de marché de l'électricité (Day-Ahead, MWh vs MW, prix négatifs, profil de charge).

Connaissance des formats d'échange ou d'APIs Open Data de l'énergie (ENTSO-E, RTE, EPEX).

Familiarité avec le traitement de séries temporelles (InfluxDB, TimescaleDB, …).

<em> Savoir-être : </em>

Rigueur algorithmique : Vous aimez le code propre, lisible, testé et bien documenté.

Curiosité technique : Vous suivez l'écosystème Python (ex: passage à Polars, typage, async) et aimez benchmarker vos choix d'architecture.

Orientation produit/résultat : Vous comprenez le besoin utilisateur/métier derrière une ligne de code.

Hyggle édite la plateforme EDMOS (Energy Dynamic Management &amp; Optimisation System) pour piloter les systèmes énergétiques de demain.