À propos de Alexandre
Expert en prévision de la demande & séries temporelles.
J’accompagne les enseignes et industriels dans le cadrage, le développement et l’optimisation de leurs modèles de prévision.
Intervention rapide au forfait ou en asynchrone sur vos cas :
prévision produit-magasin, ventes promo, ruptures, effets prix, pricing engine , lancement ...etc.
Objectif :
□ Jusqu'à 30% de précision supplémentaire pour les prévisions uniques.
□ Jusqu'à 20% de précision supplémentaire pour les prévision probabiliste.
□ Réduction du sur-stock et du chiffre d'affaire manqué.
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Paris (jusqu’à 50 km), Toulouse (jusqu’à 50 km), Lyon (jusqu’à 50 km), Lille (jusqu’à 50 km), Marseille (jusqu’à 50 km)
Expériences
- AirfranceSENIOR DATA SCIENTIST - EXPERT PRÉVISIONAÉRONAUTIQUE & AÉROSPATIALEoctobre 2025 - Aujourd'hui (8 mois)Paris, FranceJ'interviens à Air France pour moderniser la brique d'estimation d'élasticité et de prévision de la demande
- Decathlon DigitalSenior data scientistGRANDE DISTRIBUTIONoctobre 2024 - Aujourd'hui (1 an et 8 mois)Villeneuve-d'Ascq, FranceMise en place et industrialisation d'une pipeline de ré-entraînement de monitoring des modèles.
- Développement et l'industrialisation via airflow d'une méthode de fine-tuning du système d'optimisation (Bandit Manchot Contextuel) par le biais d'une pseudo-heuristic sous contrainte.
- Mise en place d'une pipeline de monitoring offline et online.
- Développement d'un package d'a/b test prévision causal avec la méthode DID par le bias d'algorithme bayésien.
- Développement d'un front pour faciliter l'approche human in the loop de l'algorithme. Mise en place et industrialisation d'une pipeline de ré-entraînement de monitoring des modèles.
- FoodlesSENIOR DATA SCIENTIST - EXPERT PRÉVISIONAGROALIMENTAIREaoût 2025 - novembre 2025 (3 mois)Paris, FranceProjet de refonte complète du pipeline de prévision de la demande (demand forecast) pour les frigos connectés.• Conception d’un moteur de forecasting cantine × catégorie × service, adapté aux ventes intermittentes et aux effets calendaires.• Développement d’un framework feature engineering avancé: lags spécifiques, effets prix, événements, ruptures, saisonnalités courtes.• Mise en place d’un système de réconciliation hiérarchique pour assurer la cohérence des prévisions du global à la catégorie.• Intégration du pipeline dans l’écosystème data existant (snowflake).
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