Analyse avancée de données spatio-temporelles issues des bâtiments intelligents

• Collecter, nettoyer, fiabiliser et structurer des données issues de capteurs IoT, de systèmes GTB/GTC et de plateformes de supervision énergétique
• Réaliser des analyses spatio-temporelles à différentes échelles (bâtiment, étage, local) en intégrant des données d’usage, climatiques et techniques
• Concevoir et implémenter des modèles statistiques et de machine Learning (régression, clustering, séries temporelles, détection d’anomalies) pour : prédire les cnsommations énergétiques, identifier les dérives de perfrmance et dysfonctionnements des équipements (CVC, éclairage, réseaux numériques), analyser l’impact des usages et des stratégies de piltage
• Exploiter les données BIM (IFC) pour enrichir les analyses data : géolocalisation des capteurs, typologie des espaces, caractéristiques thermiques et techniques
• Développer des visualisations avancées et des tableaux de bord interactifs (dataviz, cartes de chaleur, indicateurs de performance) à destination des équipes techniques et décisionnaires

• En cours de formation Ingénieur (Bac+5) ou équivalent en dernière année ou Master spécialisé en data science, informatique, génie énergétique, génie civil numérique ou systèmes intelligents
• Solides compétences en analyse de données et programmation (Python, Pandas, NumPy, SQL)
• Connaissances en data science et IA : statistiques, machine Learning, séries temporelles, détection d’anomalies
• Intérêt marqué pour les bâtiments intelligents, l’IoT, les systèmes GTB/GTC et l’exploitation des données BIM (IFC)
• Capacité à concevoir des visualisations claires et pertinentes (Power BI, Grafana, Tableau, Plotly)
• Esprit analytique, autonomie, rigueur scientifique et capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire

Notions des protocoles et architectures IoT (BACnet, Modbus, MQTT) appréciées

Salaire net mensuel 600 euros