Fiches métiers

Data Analyst en Smart Grids

Collecter, analyser, prédire : transformer la donnée en levier de performance pour des réseaux électriques intelligents et durables. À l’heure où la gestion énergétique s’appuie sur une quantité croissante de données issues de capteurs, compteurs intelligents et plateformes IoT, le Data Analyst en Smart Grids est un acteur central pour exploiter ces informations.

Quel est le rôle et les missions d’un Data Analyst en Smart Grids ?

Le Data Analyst en Smart Grids, parfois appelé Analyste de données Smart Energy ou Analyste données réseaux intelligents, traite et valorise les flux massifs de données générés par les infrastructures électriques connectées.
Il conçoit des tableaux de bord, développe des modèles statistiques pour la prévision de charge ou de production renouvelable, et fournit des analyses qui soutiennent la prise de décision technique et stratégique. Il joue ainsi un rôle clé pour rendre les Smart Grids plus intelligents, plus réactifs et plus sobres en carbone.

Mais que fait un Data Analyst en Smart Grids, concrètement ?

Collecter et structurer les données

  • Récupérer les données brutes depuis les capteurs, compteurs, SCADA ou sources externes.

  • Concevoir et automatiser les pipelines de collecte.

  • Garantir la continuité, la qualité et l’intégrité des données.

  • Centraliser les flux de données dans des environnements adaptés (bases, cloud, data lake).

Nettoyer et préparer les jeux de données

  • Développer des scripts pour filtrer valeurs aberrantes et incohérences.

  • Gérer les données manquantes et homogénéiser les formats.

  • Structurer les jeux de données pour faciliter leur exploitation.

  • Optimiser la qualité des données en vue de l’analyse et de la modélisation.

Réaliser des analyses statistiques et exploratoires

  • Identifier corrélations et tendances dans les données énergétiques.

  • Détecter anomalies et comportements inhabituels de consommation.

  • Évaluer les performances des équipements et installations.

  • Contribuer à la détection préventive de dysfonctionnements réseau.

Développer des modèles de prévision

  • Concevoir des modèles prédictifs pour la demande en électricité.

  • Anticiper la production d’énergies renouvelables (solaire, éolien).

  • Optimiser le dimensionnement et la gestion du stockage énergétique.

  • Tester et améliorer la précision des modèles en conditions réelles.

Compétences requises : les indispensables pour briller à ce poste

Maîtrise des langages de data science (Python, R) et des bibliothèques associées (Pandas, NumPy, Scikit-learn)

Compétence en SQL pour l’extraction et la manipulation de bases de données

Connaissance des architectures Big Data (Hadoop, Spark) est un plus

Maîtrise des outils de data visualization (Tableau, Power BI, Dash, Plotly)

Connaissance des normes de protection des données sensibles (RGPD)

Notions en prévisions énergétiques et compréhension des indicateurs réseaux (flux, tension, fréquence)

Hard Skills

Esprit analytique pour donner du sens à des jeux de données complexes et hétérogènes

Rigueur et attention au détail pour garantir la qualité des analyses

Sens pédagogique pour présenter ses résultats de manière claire et convaincante à des interlocuteurs variés

Curiosité pour explorer de nouvelles méthodes d’analyse et de nouvelles sources de données

Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire et à prioriser ses tâches selon les besoins des projets

Autonomie et proactivité pour développer des solutions innovantes et améliorer en continu les process

Soft Skills

Rémunération et conditions de travail pour un Data Analyst en Smart Grids

Fourchettes de salaire

  • Débutant : 35 000 à 42 000 € brut/an
  • Confirmé : 43 000 à 52 000 € brut/an
  • Data Analyst senior ou Référent analytique Smart Grids : jusqu’à 60 000 à 70 000 € brut/an, notamment dans des structures de grande envergure ou pour des projets de réseaux intelligents à forte complexité.

Conditions de travail

Le Data Analyst en Smart Grids exerce pour un énergéticien, un gestionnaire de réseau de distribution (GRD), une société de conseil en transition énergétique ou un éditeur de solutions logicielles pour la performance énergétique.
Il travaille majoritairement en environnement de bureau ou en télétravail, en interaction constante avec les équipes IT, les ingénieurs réseaux, les chefs de projet et les data scientists. Des réunions régulières sont organisées pour ajuster les livrables aux priorités opérationnelles.

Perspectives d’évolution

Avec l’expérience, le Data Analyst peut évoluer vers un poste de Data Scientist spécialisé Smart Grids pour développer des modèles plus complexes (machine learning, IA prédictive) ou devenir Responsable Data pour piloter une équipe analytique et définir la stratégie de valorisation des données à l’échelle de l’entreprise.
Il peut aussi s’orienter vers le conseil en data strategy pour accompagner des collectivités ou des entreprises dans leurs projets de digitalisation énergétique.

Comment devenir Data Analyst en Smart Grids ?

Se former aux fondamentaux techniques

Un Master ou un diplôme d’ingénieur en data science, statistiques appliquées, informatique ou mathématiques est recommandé. Une spécialisation ou une double compétence en énergie, réseaux électriques ou Smart Grids est un plus appréciable.
Une première expérience en stage ou alternance dans l’analyse de données énergétiques ou industrielles est fortement valorisée.

Monter en compétences par l’expérience terrain

Il est essentiel de maintenir à jour ses compétences sur les outils de data science, les frameworks de machine learning et les solutions Big Data. Des certifications (Google Data Analytics, Microsoft Power BI) peuvent compléter le profil.
Participer à des conférences (Smart Grids Paris, Big Data Paris, European Utility Week) et à des communautés professionnelles permet de suivre les meilleures pratiques du secteur.

Se spécialiser

Se spécialiser en analyse de données appliquée aux Smart Grids, c’est maîtriser les outils de data science (Python, R, SQL), les technologies de traitement massif de données (Hadoop, Spark), ainsi que les méthodes de modélisation et de prévision de la consommation, de la production et des flux énergétiques. Cette expertise permet d’optimiser le pilotage des réseaux, de renforcer leur résilience et de favoriser l’intégration des énergies renouvelables.

Rejoindre les bons environnements

Les Data Analysts en Smart Grids évoluent chez des gestionnaires de réseaux (RTE, Enedis), des énergéticiens (EDF, Engie, TotalEnergies), des industriels (Schneider Electric, Siemens) ainsi que dans des startups et bureaux d’études spécialisés dans l’optimisation énergétique (Metroscope, Artelys). Des environnements où la donnée et l’intelligence énergétique sont au cœur des décisions stratégiques.

F.A.Q

Pourquoi le métier de Data Analyst en Smart Grids est-il stratégique ?

Parce qu’il rend possible une exploitation optimisée des réseaux électriques en s’appuyant sur une analyse fine des données, indispensable pour intégrer plus d’énergies renouvelables et renforcer la résilience du système.

Oui, à condition de bien maîtriser les outils d’analyse de données et d’avoir une compréhension des spécificités techniques des réseaux électriques.

Travailler avec de grands volumes de données hétérogènes, jongler entre des délais parfois courts et assurer la fiabilité et la confidentialité des informations traitées.

Oui ! Avec l’explosion des objets connectés et la modernisation des infrastructures électriques, la demande pour des Data Analysts capables de traiter ces flux massifs de données est en forte croissance.

En appliquant des méthodes de nettoyage et de validation rigoureuses, en documentant chaque étape de son travail et en communiquant de manière transparente avec les équipes projet.

 

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