Mathieu GIARDINI

• Chargé d'études de dataSciences et développement de prototypes de modèles d'analyse de données, prévisions pour améliorer les performances de prévision de la DOAAT et des Obligations d'Achats.
  Réalise, le cas échéant, les dataVisualisations dynamique pour présenter les résultats des études et analyse
  Pilote le transfert de compétences vers la DSI des prototypes dans une phase d'industrialisation des modèles.

• Principaux projets :
  
  • Réalisation d'un modèle de Machine Learning sur l'hydraulique sous Obligations d'Achats
    
  • Réalisation d'un modèle de Machine Learning sur l'éolien sous OA
    
  • Expérimentation d'un signal temps réel de recalage de notre prévision de consommation au périmètre RE EDF
    
  • Organisation d'un kaggle interne à l'entreprise ouvert aux différentes filiales.
    
  • Création d'un dataVisualisation sur les données Remit Transparence pour se positionner en acteur externe qui permet au Remit Officer et à d'autres entités de la DOAAT d'exploiter ces données publiques
    
  • Développement d'un site externe du suivi de la disponibilité du parc nucléaire (https://dispo-parc-nucleaire.edf.fr/)
    
  • Suivi des transitoires hydrauliques pour qualifier les ouvrages hydrauliques et identifier ceux compatibles pour un appel d'offre européen.
    
  • Suivi des "points sèches", les démarrages très courts d'engin de production hydraulique