Stage : Optimisation mathématique et développement de code (60-100%)

À propos de cette offre

L'électricité circule chez nous. Pour le compte de la Suisse et en coopération avec des partenaires internationaux, nous faisons de notre mieux chaque jour pour développer les meilleures solutions pour le réseau électrique suisse.

Swissgrid recherche une personne talentueuse pour rejoindre son équipe Innovation Incubator à Aarau en tant que stagiaire, à partir du 1er décembre 2026 ou selon accord. Sur une durée de 12 mois, vous soutiendrez l’évaluation des outils d’optimisation et la mise en œuvre de nouvelles méthodologies. Vous acquerrez une expérience professionnelle dans l’industrie de l’énergie et des connaissances précieuses sur les tâches du gestionnaire du réseau de transport suisse.

Stage : Optimisation mathématique & développement de code (60-100%) - 1663

Votre code aidera à tester comment le réseau suisse peut être exploité de manière plus efficace et fiable

Vous êtes passionné par la compréhension du fonctionnement (ou du dysfonctionnement) des choses. Vous aimez approfondir les racines des résultats inattendus et vous êtes fier lorsque vous accomplissez une tâche complexe. Dans ce stage, vous travaillerez aux côtés d’experts en optimisation et en systèmes électriques pour tester et intégrer des outils et méthodologies d’optimisation pour le flux de puissance optimal sur des cas pratiques chez Swissgrid. Vos principales tâches incluront :

Implémenter des modèles d’optimisation en python, connecter les sources d’entrée nécessaires et réaliser des expériences sur des données réelles de Swissgrid.

Utiliser des moteurs d’optimisation commerciaux pour résoudre les modèles, développer des fonctionnalités adaptées de journalisation et de reporting.

Valider les résultats à l’aide d’un simulateur de flux de puissance conforme aux standards industriels.

Présenter les résultats aux experts du domaine et les transformer en modèles réutilisables.

Selon vos intérêts, vous pourrez rejoindre d’autres projets de l’équipe. Il est également possible d’étendre certaines des méthodologies testées dans le cadre d’un mémoire de semestre ou de master conjoint.

Voici comment vous faites la différence

Vous travaillez de manière autonome et méticuleuse. Vous aimez faire fonctionner les choses et n’avez pas peur des modèles complexes. De plus, vous remplissez les exigences suivantes :

Vous poursuivez actuellement ou avez récemment terminé un bachelor ou master en génie électrique/mécanique, mathématiques, physique ou dans un domaine quantitatif connexe.

Familiarité avec Python ou tout autre langage de programmation.

Connaissances de base en optimisation mathématique.

Idéalement, vous avez quelques connaissances préalables en analyse de flux de puissance.

Une expérience préalable avec des outils d’optimisation (par ex. CPLEX ou GUROBI) ou la simulation de flux de puissance est un avantage.

Bonne maîtrise de l’anglais et notions de base en allemand ou en français.

Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre

Une opportunité d’acquérir une expérience pratique en optimisation mathématique réelle tout en contribuant de manière significative à l’exploitation du réseau électrique suisse.

Une vision complète de l’industrie de l’énergie et des développements actuels en R&D dans le domaine d’un gestionnaire de réseau de transport.

5 semaines de congés et des vacances d’entreprise entre Noël et le Nouvel An.

Horaires de travail flexibles, possibilité de télétravail et un lieu de travail moderne avec d’excellentes connexions de transports publics.

Un package de rémunération compétitif.

À propos de nous

La division Recherche & Digitalisation a été créée pour promouvoir et diffuser une culture d’innovation au sein de Swissgrid afin d’augmenter la capacité, l’efficacité, la sécurité et la fiabilité du réseau de transport suisse. Nous nous concentrons sur l’identification et la promotion d’innovations ayant un fort impact sur l’organisation. Nous sommes curieux, avides d’apprendre et croyons en la résolution de problèmes par une approche scientifique. Nous sommes motivés par les nouvelles technologies, les approches scientifiques et les façons de faire les choses différemment.