Description

Bonjour,

Je suis actuellement en charge de l'équipe Data Science d'Hostnfly, startup de conciergerie Airbnb à revenus garantis dont le business model repose sur des algorithmes de machine learning.

En 8 ans d'expérience, J'ai développé une double compétence autour de la data science :

Technique premièrement (concevoir, développer, entrainer et mettre en production des produits de machine learning...) mais aussi business et managériale (identifier et exploiter des sources de valeur business, trouver l'équilibre entre heuristique et machine learning, arbitrer entre performance et stabilité dans le business day to day). De part mon expérience actuelle, j'ai aussi développé une expertise poussée en algorithmes de pricing.

Je suis particulièrement pertinent si :

- vous cherchez à mettre en place de premières briques data sur une problématique business

- vous travaillez sur des problématiques business complexes

- vous cherchez à avoir un regard extérieur sur votre équipe interne, ses process et votre architecture data

- votre projet touche de prêt ou de loin à du pricing

N'hésitez pas à me contacter pour discuter de projets divers et variés :-)

A bientôt,

Cyril

Domaines d’expertise

Langues

Anglais
Capacité professionnelle complète
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Hostnfly
Head of Data Science
HÔTELLERIE
janvier 2017 - Aujourd'hui (9 ans et 5 mois)
Paris, France
Mise en place des modèles de pricing et de l’équipe Data Science

Lancée mi-2016, 25 salariés, 2.5m€ levés mi-2017

Data Product : Conception et Développement d’un produit python de pricing basé sur 1To de données de scrapping d’Airbnb et composé de plusieurs couches de modèles de machine learning (+12 models dont custom, LSR, GradientBoosting, SVM, Random Forest, ...), visant à estimer et optimiser les gains attendus de la location courte durée d’un appartement sur Airbnb -> +5% de marge brute; solution surperformant en 6 mois le leader du marché

Decision Science : Mise en place de modèles de machine learning interne pour les équipes Marketing et Operations (détection des patterns de clients non rentables, score de confiance des voyageurs, attributions des appartements aux partenaires logistiques, etc.) -> x10 scale

Management : Management d’une équipe de 4 Data Scientist
pricing Machine learning sklearn Python Data science Big Data
Natixis
Data Science Expert
BANQUE & ASSURANCES
juin 2016 - Aujourd'hui (9 ans et 11 mois)
Accompagnement du Chief Digital Officer dans le cadrage des principaux projets Data Science du Comex
Cheerz
Chief Data Officer
E-COMMERCE
mai 2015 - novembre 2016 (1 an et 7 mois)
Mise en place de la fonction data de Cheerz, startup d'impression photo en forte croissance (levée de fond de 6m€ mi-2015)

- Customer Analysis : Analyse des clients et de leurs comportements, Segmentation fine de la base, scoring (machine learning) & optimisation des mécaniques d’acquisition et de rétention
- Product Analysis : Analyse sur les plateformes web & mobile des expériences utilisateurs, funnels de conversion et de l’impact des nouvelles features(abtesting); Analyse de la performance des produits physiques et tests de prix
- Deep Learning : classification des photos, profiling des clients, méta-données,, etc
- Data Ingeneering : Mise en place d’une data platform d’analyse R & Mise en place de data pipelines en Python pour gérer la collecte et distribution des données dans les systèmes internes et externes
- Business KPI & Dashboarding : Définition et tracking des principaux KPI business & mise en place d'un outil de self-BI