La transition énergétique, la décarbonation ou encore la volatilité des prix de l’énergie placent les entreprises industrielles face à une grande incertitude quant aux trajectoires énergétiques à adopter. Face à ces enjeux, la création de DeloniX vise à leur offrir une plateforme spécialisée dans la simulation de stratégies énergétiques appuyée par différents modèles d’Intelligence Artificielle. Notre ambition est d’éclairer la prise de décision des clients, en quantifiant les risques, ainsi que les opportunités financières et économiques des stratégies étudiées, sur le court, moyen et long terme. Notre objectif est de proposer un outil qui intègre l’interdépendance des aspects transversaux : risques opérationnels et économiques, volatilité du marché, intermittence des énergies renouvelables etc…
DeloniX a été créé en décembre 2024. Nous sommes incubées à l’EM Lyon Business School et nous avons un second bureau à La Rochelle. Avec l’obtention du label Deep-Tech de la BPI, nous avons besoin de renforcer l’équipe et concrétiser notre approche de technologie de rupture.

Reposant sur un socle important de R&D, le poste offre l'opportunité rare de construire un produit de rupture à partir de zéro, à la croisée de plusieurs domaines : approvisionnement énergétique, intelligence artificielle, informatique réseau, mathématiques.
Les tâches à accomplir sont :
1. R&D (70%)
• Concevoir et prototyper les modèles de Machine Learning (séries temporelles, forecasting) pour prédire les prix de l'énergie et la consommation industrielle avec identification des intervalles de confiance.
• Développer les algorithmes d'optimisation qui formeront le moteur de notre simulateur de stratégies (achat, trading, effacement, gestion de shifts opérationnels).
• Assurer une veille scientifique et technologique pour que notre approche reste à la pointe de l'innovation
2. Traduction Techno-Fonctionnelle (30%) :
• Traduire les besoins opérationnels de nos clients industriels (impact des plannings de production, contraintes de shifts, etc.) en spécifications pour les modèles.
• Piloter les partenaires externes (développeurs, designers) qui construiront l'interface de la plateforme autour des modèles.
• Rédiger des cahiers des charges pour les développements informatiques, des notices d’utilisation etc… dans un but de capitalisation.
Ce que nous offrons : Un package unique pour un profil d'exception
Nous avons conscience que notre salaire de démarrage est celui d'une jeune startup. Nous le compensons par un package global pensé pour un partenaire, pas un employé.
• Un Rôle de Pilier Fondateur : Vous ne rejoignez pas une équipe, vous êtes le premier expert technique. Votre impact sera total et immédiat.
• Une Participation au Succès : Un package de BSPCE (actions de la startup) significatif. Votre travail construira en partie la valeur de l'entreprise, il est normal que vous en possédiez une part.
• Un Défi Intellectuel Majeur : L'opportunité de créer un produit de rupture à la frontière de plusieurs domaines de pointe
Ce poste est fait pour vous si :
• Vous avez conscience que le salaire de démarrage est celui d'une très jeune startup. C’est pourquoi nous le compensons par un package global pensé pour un partenaire, pas un employé.

• Vous acceptez le Rôle de Pilier Fondateur : Vous ne rejoignez pas une équipe, vous êtes le premier expert technique. Votre impact sera total et immédiat.
• Vous considérez le succès et l’impact plus important que la rémunération. L'opportunité de créer un produit de rupture à la frontière de plusieurs domaines de pointe représente un défi intellectuel majeur et risqué, avec pour contrepartie une évolution de carrière au sein de DeloniX assurée en cas de succès.

Nous recherchons un/une architecte de modèles quantitatifs ; un/une chercheur(se) en mathématique appliquée qui sera le pilier technique de notre startup. Ce profil hybride combine une expertise scientifique en intelligence artificielle, connaissance des modèles de prévision et d’analyse des données. Une connaissance des marchés de l'énergie serait un plus mais n’est pas une obligation.

Le/la candidat(e) idéal(e) est un/une :
- Jeune docteur (PhD) diplômé sur un sujet lié à la quantification des incertitudes, analyse de sensibilité, algorithmes prédictifs

- Jeune ingénieur : Master ou école d’ingénieur en mathématiques appliquées, statistiques/ probabilité, sciences des données
Compétences Techniques Requises :
• Modélisation IA & Data Science : Maîtrise d’un langage informatique (Python, Julia) et de leurs écosystèmes (Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Pandas…). Expérience en modélisation de séries temporelles (forecasting) et en algorithmes d'optimisation
• Connaissance Sectorielle :
o Compréhension des processus industriels.
o Compréhension des enjeux de la transition énergétique et décarbonation industrielle.
o Compréhension des mécanismes des marchés de l'énergie (électricité, gaz), de la formation des prix et des stratégies d’approvisionnement.
Qualités Personnelles :
• Très forte autonomie : Capacité à travailler seul, à prendre la responsabilité du développement et du fonctionnement du pôle R&D, à encadrer des stagiaires/apprentis, à collaborer avec différents laboratoires de recherche et à piloter des prestataires externes
• Rigueur Scientifique & Pragmatisme : Savoir construire des modèles robustes tout en visant une solution fonctionnelle et rapide à développer pour répondre aux besoins des clients industriels.
• Communication : Aptitude à vulgariser des concepts complexes pour piloter des prestataires externes (développeurs, designers), échanger avec les clients et le management DeloniX. Participation à des conférences et obligation de publications dans des revues scientifiques.
• La Vision "Client": Grâce à vos stages, projets ou travaux, vous avez développé une familiarité avec les enjeux énergétiques du monde industriel. Une expérience (même courte) dans le conseil en stratégie énergétique, chez un fournisseur d'énergie B2B, ou dans une startup Energy Tech est un atout différenciant.

Rémunération : Indéfinie K € /an

Date limite de candidature: 15/12/2025

Télétravail: Télétravail total possible