PhotoCarb
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Tunisie

1 smart Energy Audit Platform PFE

Data Science / IADéveloppement Web / DashboardÉnergie & efficacité énergétique

Publié il y a environ 3 heures

Stage
⏱️4-6 mois
💼Hybride
📅Expire dans 13 jours
Ajoute au moins 1 candidature aujourd’hui.

Description du poste

Contexte du projet

  • Développement d’une plateforme web pour audits énergétiques automatisés destinée aux entreprises.
  • Objectifs : collecter et analyser les données de consommation, détecter pertes et inefficiences via IA, générer recommandations personnalisées et rapports, et simuler scénarios d’optimisation coût/consommation.

Missions / responsabilités

  • Concevoir et implémenter les flux de collecte et traitement des données énergétiques (ingestion, nettoyage, normalisation).
  • Développer et entraîner des modèles d’IA pour la détection d’anomalies et la prédiction de consommation (analyse historique et en temps réel).
  • Développer l’interface utilisateur interactive (dashboard) et les API backend pour la visualisation et l’interaction avec les scénarios de simulation.
  • Intégration de la base de données et mise en place de requêtes performantes pour l’analyse temps réel.

Compétences techniques requises

  • Data Science / IA : maîtrise de Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn ; expérience avec TensorFlow ou PyTorch pour analyse et prédiction énergétique.
  • Développement Web : expérience avec React.js ou Vue.js, et frameworks CSS comme Bootstrap ou Tailwind pour interfaces interactives.
  • Backend et bases de données : Python (Flask ou Django) ou Node.js pour API et traitement ; PostgreSQL ou MongoDB pour stockage des données énergétiques.
  • Visualisation : utilisation de Plotly, D3.js ou Dash pour graphiques interactifs et dashboards en temps réel.

Livrables attendus

  • Plateforme web fonctionnelle permettant l’importation de données, l’analyse automatique et l’affichage de recommandations.
  • Modèles IA documentés et entraînés pour détection d’inefficiences et prédiction de consommation.
  • Rapport technique et guide d’utilisation expliquant les algorithmes, l’architecture et les scénarios de simulation.

Profil candidat

  • Étudiant en Data Science, IA, informatique ou génie énergétique souhaitant réaliser un PFE technique.
  • Autonomie, bonnes pratiques de code, tests et capacité à documenter les résultats pour utilisateurs non techniques.

📧 Pour postuler: internship@photocarb.com

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