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Data Science : Matching textuel pour la fiabilisation des données patrimoniales


Détail de l'offre

Informations générales

Entité

Acteur majeur du secteur de l'énergie en France, Enedis distribue l'électricité via le plus grand réseau électrique d'Europe. Présents sur 700 sites sur l'ensemble du territoire, nos 40 000 salariés bénéficient d'un terrain de jeu exceptionnel pour développer un réseau électrique de plus en plus intelligent, connecté et performant. Du raccordement au dépannage des clients en passant par la gestion des données, nos équipes s'engagent chaque jour à relever des défis techniques, technologiques et écologiques.
Indépendante, Enedis délivre la même qualité de service aux fournisseurs d'énergie. Comme le prévoit la loi, elle a établi un code de bonne conduite auquel ses collaborateurs sont formés afin d'en respecter les principes et engagements au quotidien.
Rejoindre Enedis, c'est intégrer une entreprise à mission, soucieuse de ses impacts environnementaux et sociétaux, soumise au principe de neutralité religieuse et politique et participer à une aventure humaine et collective unique.
Alors, prêt à intégrer la Team France Electrique ?  

Référence

2025-148347  

Date de début de diffusion

15/10/2025

Date de modification

15/10/2025

Date de fin de diffusion

14/11/2025

Périmètre de publication

Standard

Description du poste

Famille professionnelle / Métier

SUPPORT - Gestion et valorisation de la donnée

Intitulé du poste

Data Science : Matching textuel pour la fiabilisation des données patrimoniales

Type de contrat

Stage

Description de la mission

Environnement de travail :

Le Groupe Actifs Réseau et Maintenance de la DSI d'Enedis réalise des études innovantes sur des sujets tels que la maintenance prédictive, la mobilité électrique, les charges sur le réseau.

L’objectif du stage est d’améliorer le rapprochement textuel entre des sources d’adresse, externes (open data) et internes (informations clients). Ce travail s’inscrit dans la mise en place de produits et la réalisation d’études à fort impact sur la gestion des adresses au sein de l’entreprise, ainsi que la fiabilisation de référentiels cartographiques. Les finalités concrètes sont la facilitation des opérations sur le terrain : dépannages, travaux, investissements, etc.

Missions confiées :

Le stage R&D tournera autour de l'étude d'un large corpus d'adresses textuelles, de l’ordre de la dizaine de millions par source

  • analyse de la qualité d'adresses textuelles
  • mise en place et exploitation d'un pipeline de calcul des performances de méthodologies de matching textuel d'adresses (en exploitant des retours du terrain) sur base d’indicateurs à proposer
  • Ajout de nouvelles sources d'adresse et/ou amélioration des méthodes de matching afin d'augmenter ces performances

Profil souhaité

Profil souhaité : Master 2 ou 3e année d'école d'ingénieur

 

Compétences attendues :

  • Programmation python
  • Analyse de données
  • Bonnes pratiques de développement, connaissance de git
  • Esprit de synthèse, rigueur scientifique et capacité à travailler en équipe

Compétences appréciées :

  • Expérience en analyse de données textuelles

 

Durée du stage : 6 mois

Date souhaitée de début de mission

02/02/2026

Société

Enedis

Rémunération et avantages

• Gratification selon le stage
• Prise en charge de l’abonnement de transport en commun à 50%
• Aide au logement mensuelle possible en cas de déménagement, sous conditions d’éligibilité
• Télétravail possible

Localisation du poste

Localisation du poste

Europe, France, Auvergne-Rhône-Alpes, Rhône (69)

Ville

Lyon

Langue de l'offre

Français

Critères candidat

Niveau de formation

06 - BAC +4 / BAC +5

Spécialisation du diplôme

  • DATA - Mathématiques appliquées - Statistiques
  • Numérique et DATA

Expérience minimum souhaitée

Débutant

Compétences transverses

  • Sens du résultat
  • Autonomie
  • Rigueur / Respect des consignes
  • Capacité d'analyse / Esprit de synthèse
  • Collaboration

Rémunération

Gratification selon le stage

Autres informations

Permis VL

Non

Permis PL

Non