TROUVE TES PROCHAINES MISSIONS FREELANCE ET PROPULSE TA CARRIÈRE !

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. Objectifs et livrables Objectifs de la mission : Comprendre finement les mécanismes du Revenue Management dans un contexte de transport (Train, aerien) : dynamiques de réservation, effets prix, anticipation, segmentation, etc. Concevoir, tester et mettre en oeuvre 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. Livrables attendus : Cahier de modélisation : description structurée du problème, hypothèses, formalisation, critères d'évaluation. Prototype fonctionnel du modèle de prévision de la demande (en Python, avec tests, métriques, documentation). Rapports d'analyse sur la robustesse statistique, les biais potentiels, et la qualité des prévisions. Présentations claires à destination des équipes métiers RM, incluant : les incertitudes associées aux prévisions, les hypothèses clés, des indicateurs de fiabilité et de suivi en production.

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. Objectifs de la mission: 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., Boosting par gradient Confirmé crossvalidation Confirmé langage sql Expert Power BI Expert Programmation Python Expert Modélisation Statistique Expert régularisation Confirmé

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. Maîtrise approfondie des modèles de séries temporelles (ARIMA, état-espace, bayésiens hiérarchiques, etc.). Connaissance des problèmes d'endogénéité, des méthodes de contrôle (instruments, double robustesse, etc.). Maîtrise des tests statistiques (hypothèse, robustesse, validité externe), et des méthodologies d'AB testing. Compétence en analyse causale, ou capacité à discuter la causalité dans un environnement de données observationnelles., 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

1. Leadership Technique * Encadrer l'équipe de développement Python * Définir et faire appliquer les bonnes pratiques de code et de gestion de version * Assurer la qualité, la maintenabilité et la scalabilité du code 2. Conception et Développement du Moteur de Calcul * Concevoir et implémenter des algorithmes complexes pour l'évaluation environnementale * Optimiser les performances du moteur pour gérer de forts volumes de données 3. Intégration & Déploiement * Intégrer le moteur aux autres composants de la plateforme SaaS * Participer aux choix d'architecture logicielle * Superviser les pipelines CI/CD, les tests et le déploiement 4. Analyse & Validation des Données * Utiliser des outils de data science pour valider les résultats * Collaborer avec les experts métier pour affiner les modèles environnementaux * Proposer des améliorations continues 5. Support & Maintenance * Assurer la stabilité et la disponibilité du moteur * Participer à la résolution des incidents techniques

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.

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