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Notre client a lancé un programme stratégique de refonte et de modernisation de son système de Pricing & Revenue Management, c?ur de la stratégie tarifaire de la compagnie. Dans ce cadre, nous cherchons à intégrer un Data Scientist senior, expert en modélisation statistique, pour accompagner la refonte de notre modèle de prévision de la demande. Ce poste s?inscrit dans un environnement métier complexe et stimulant, au croisement de la science des données, de l?économie comportementale et de l?optimisation algorithmique. Livrables Comprendre les mécanismes du Revenue Management dans un contexte aérien. Concevoir, tester et mettre en ?uvre un nouveau modèle de prévision de la demande basé sur des approches de séries temporelles modernes. Garantir l?interprétabilité, la robustesse statistique et la fiabilité des prévisions. Intégrer une réflexion rigoureuse sur les biais, les sources d?endogénéité et les incertitudes des modèles. Définir et produire des indicateurs de performance prédictive et de qualité statistique. Rédiger un cahier de modélisation décrivant le problème, les hypothèses, la formalisation et les critères d?évaluation. Développer un prototype fonctionnel du modèle de prévision de la demande en Python. Rédiger des rapports d?analyse sur la robustesse statistique, les biais potentiels et la qualité des prévisions. Présenter des résultats clairs aux équipes métiers RM, incluant les incertitudes associées aux prévisions, les hypothèses clés et des indicateurs de fiabilité et de suivi en production.

À l'issue de la formation, le participant sera capable de mettre en œuvre les compétences suivantes : * Respecter les prescriptions de sécurité définies par la norme NFC 18510 lors de l'exécution d'opération sur les ouvrages électriques * Adapter ces prescriptions dans les domaines et les situations propres à votre établissement * Être habilitable BS et BE Programme de la formation : AVANT LA FORMATION * Entretien téléphonique avec le formateur afin de personnaliser votre formation. * Le programme de formation ci-dessous pourra donc être modifié gratuitement en fonction de vos attentes. Jour 1: Matinée : Introduction aux Fondamentaux de la Sécurité Électrique * Le Code du Travail et le champ d'application * Les normes NF C 18.510 et les recueils UTE Acteurs et Environnement de Travail * Les acteurs de prévention * Les différentes opérations et l'environnement de travail Après-midi : Notions de Base en Électricité * Le circuit électrique. * Les grandeurs de l'électricité : courant continu et alternatif Sensibilisation et Prévention des Risques Électriques * Statistiques et causes des accidents électriques * Effets du courant électrique et comportement en cas d'accident Jour 2 : Matinée : Prévention et Opérations en Environnement Électrique * Prévention par la réglementation et la normalisation * Protection des contacts directs et indirects Appareillage et Sécurité Électrique * Appareillage électrique BT et HT * Principes de sécurité : distances, signalisation, verrouillage Après-midi : Application des Mesures de Sécurité dans les Travaux Électriques * Consignation, rédaction de documents. * Mise en sécurité et procédures d'intervention Travaux Pratiques et Évaluation * Contrôle des processus * Exercices pratiques * Evaluation des connaissances FIN DE LA FORMATION * Débrief de la formation avec le formateur pour consolider vos connaissances.

Notre client a lancé un programme stratégique de refonte et de modernisation de son système de Pricing & Revenue Management, cœur de la stratégie tarifaire de la compagnie. Dans ce cadre, nous cherchons à intégrer un Data Scientist senior, expert en modélisation statistique, pour accompagner la refonte de notre modèle de prévision de la demande. Ce poste s'inscrit dans un environnement métier complexe et stimulant, au croisement de la science des données, de l'économie comportementale et de l'optimisation algorithmique. Livrables * Comprendre les mécanismes du Revenue Management dans un contexte aérien. * Concevoir, tester et mettre en œuvre un nouveau modèle de prévision de la demande basé sur des approches de séries temporelles modernes. * Garantir l'interprétabilité, la robustesse statistique et la fiabilité des prévisions. * Intégrer une réflexion rigoureuse sur les biais, les sources d'endogénéité et les incertitudes des modèles. * Définir et produire des indicateurs de performance prédictive et de qualité statistique. * Rédiger un cahier de modélisation décrivant le problème, les hypothèses, la formalisation et les critères d'évaluation. * Développer un prototype fonctionnel du modèle de prévision de la demande en Python. * Rédiger des rapports d'analyse sur la robustesse statistique, les biais potentiels et la qualité des prévisions. * Présenter des résultats clairs aux équipes métiers RM, incluant les incertitudes associées aux prévisions, les hypothèses clés et des indicateurs de fiabilité et de suivi en production.

Le consultant interviendra au sein d'une équipe data transverse et sera en charge de la mise en œuvre de solutions robustes pour la collecte, la transformation, l'automatisation et l'exploitation des données à destination des métiers. Missions principales * Concevoir, développer et déployer des pipelines de données performants (ETL/ELT), * Collaborer avec les équipes métiers pour recueillir les besoins et proposer des solutions adaptées, * Rédiger les spécifications techniques à partir des besoins fonctionnels, * Mettre en place la collecte et la mise à disposition des données en lien avec les référentiels internes, * Garantir la sécurité et la conformité des pipelines de données mis en production, * Analyser et transformer les données pour répondre aux usages métiers (analytics, reporting, etc.), * Industrialiser et automatiser les traitements de données selon les spécifications définies, * Développer et maintenir les batchs de traitement automatisé, * Assurer le suivi de la production, la maintenance et la résolution des incidents, * Contribuer à l'industrialisation des modèles statistiques, * Développer des dashboards en lien avec les attentes métiers, * Rédiger et maintenir la documentation technique liée aux bases de données et à leur exploitation, * Accompagner les citizen developers dans leur appropriation de la plateforme data interne.

Vous souhaitez participer activement à la mission d'HEC Paris et contribuer à son rayonnement ? Partagez-nous votre parcours en postulant ! Vous interviendrez au sein du département Innovation & Entrepreneuriat d'une grande école de commerce reconnue, dans un environnement dynamique et exigeant, centré sur les start-ups et l'innovation. Votre rôle : faire parler les données. Votre terrain de jeu : collecte, cleansing, synchronisation, automatisation et analyse. Votre mission ne se limitera pas à "nettoyer des données". Il s'agira de rendre les données utilisables, fiables et exploitables à l'échelle d'un écosystème. Vous serez amené·e à contribuer à des enjeux réels : * Comment fiabiliser les données des start-up accompagnées ? * Comment automatiser le suivi de leur croissance ou de leur impact territorial ? * Comment exploiter des outils d'IA pour dégager de nouvelles pistes d'analyse ? Vous travaillerez sur : * Le nettoyage et la synchronisation de données issues de sources internes, publiques et privés * L'automatisation de processus via des outils low-code / no-code (n8n, Make…) * La création et la consolidation de tableaux de bord sur les start-ups, les levées de fonds et le suivi d'impact * Des études ponctuelles en Business Intelligence, notamment sur le marché de l'éducation * L'exploration d'outils d'intelligence artificielle générative (préparation de données, automatisation, analyse) Environnement de travail & outils Vous évoluerez dans un environnement structuré autour de l'innovation et des données. Notre stack actuelle combine

Comprendre finement les mécanismes du Revenue Management dans un contexte aérien : dynamiques de réservation, effets prix, anticipation, segmentation, etc. Concevoir, tester et mettre en œuvre un nouveau modèle de prévision de la demande, basé sur des approches de séries temporelles modernes (ML, statistiques bayésiennes, etc.) dans un contexte multi-segments, multi-horizons et incertain. Garantir l'interprétabilité, la robustesse statistique et la fiabilité des prévisions, afin de permettre aux équipes métiers RM d'exploiter efficacement les résultats dans un système de décision. Intégrer une réflexion rigoureuse sur les biais, les sources d'endogénéité, et les incertitudes des modèles, et proposer des moyens de les tester, corriger ou encadrer. Définir et produire des indicateurs de performance prédictive et de qualité statistique, à destination des équipes métiers., Karma Partners, 1ère ESN collaborative française, c'est avant tout un état d'esprit ou comment vivre l'ESN autrement. C'est la volonté de replacer le Capital humain au centre de nos préoccupations, une manière de travailler et de collaborer dans le respect de valeurs fortes et conviviales. Ce mode de fonctionnement unique où les Consultants deviennent à nos côtés de vrais partenaires commerciaux connait actuellement un très fort succès auprès de nos Clients Grands Comptes chez qui nous sommes déjà référencés et désireux d'entendre un discours nouveau sur le marché, et des Consultants, blasés des SSII classiques. Retrouvez-nous sur Linkedin : https://www.linkedin.com/company/karma-partners/?viewAsMember=true