À propos
DGTL / Signe + est le facilitateur pour tous les acteurs qui recherchent des ressources ou des missions DATA.
Spécialiste du marché Data et BI, nous intervenons dans toute la France comme à l'étranger ; en sous-traitance, pré-embauche, recrutement, portage commercial, portage salarial, etc.
Depuis 2018, nous accompagnons nos clients avec proximité, juste prix et préoccupation éthique de tous les instants.
https://www.dgtl-performance.com
Le poste
Contexte :
- Comprendre les mécanismes du Revenue Management aérien : dynamiques de réservation, effets prix, anticipation, segmentation,
- Concevoir, tester et mettre en œuvre un modèle de prévision de la demande basé sur des approches modernes de séries temporelles (ML, statistiques bayésiennes),
- Garantir l'interprétabilité, la robustesse statistique et la fiabilité des prévisions,
- Intégrer une réflexion rigoureuse sur les biais, l'endogénéité et les incertitudes des modèles,
- Définir et produire des indicateurs de performance prédictive et de qualité statistique,
- Accompagner les équipes métiers RM dans l'exploitation des résultats dans un système décisionnel.
Tâches :
- Cahier de modélisation,
- Prototype fonctionnel,
- Rapports d'analyse,
- Présentations métiers,
Compétences fonctionnelles :
- Modélisation & abstraction,
- Capacité à formuler mathématiquement des problématiques complexes,
- Compétences statistiques et modélisation,
- Maîtrise des modèles de séries temporelles (ARIMA, état-espace, bayésiens hiérarchiques),
- Connaissance des problèmes d'endogénéité et des méthodes de contrôle (instruments, double robustesse),
- Maîtrise des tests statistiques et des méthodologies d'AB testing,
- Compétence en analyse causale ou capacité à discuter la causalité dans un environnement de données observationnelle
Profil recherché
Site : Ile de France (Roissy-en-France) ;
Date de démarrage : 22/09/2025
Durée mission : 8 mois (15/05/2026)
Profil : Data Scientist senior, expert en modélisation statistique, capable de concevoir des modèles robustes et interprétables pour améliorer la prévision de la demande.
Nombre d'années d'expérience : 8+ années d'expérience dans le domaine
Compétences techniques :
- Maîtrise de Python (NumPy, SciPy, PyMC, scikit-learn, statsmodels),
- Maîtrise de SQL,
- Connaissance des outils de visualisation (Power BI, Looker, Streamlit),
- Machine Learning appliquée,
- Modèles supervisés, boosting, régularisation, validation croisée
Avantages
Selon profil
