Alexandre Warembourg

Experience

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  Groupe Cofidis Participations

  Jan 2018 - Mar 2018

  Stagiaire Data Analyst

  L'objectif de ce stage est d'apporter un regard nouveau et des possibles recommandations sur les problématiques en place en terme de pression commerciale via les techniques de machines learning , et ainsi répondre au missions suivante :Observer la corrélation qu’il existe entre la pression commerciale exercée sur les clients et les résultats commerciaux:o Quelle part des demandes sont à attribuer aux contacts marketing ?o Quel est l’influence de l’envoi d’un courrier/email sur le trafic du site ?o Existe-t-il un cadencement optimal des envois (fréquence et canaux de contact) ?Décliner par profil de clients et par équipement. A partir du décisionnel de l'entreprise le travail des données a ete fait via SAS EG / SQL, l'exploration des données via jupyter notebook avec plotly, seaborn et matplotlib dans le but d'apporter un résumé visuel des données et avoir une première intuition des limites potentielles en terme de pression commerciale et des grandes lignes de la base de donnés.j'ai travaillé sur les séries temporelles des logs internet pour mettre en exergue l'influence des dépôts sur les connexions.et grâce à differents algorithmes tels que : decision tree, random forest, Naïve bayes ..etc. j'ai développé un ranking des variables influant sur la pression commerciale, puis prédit la probabilité de souscription du client selon son profil et la pression reçu. (Python/Pyspark MLlib)Environnement (SAS, Python, Jupyter notebook, Zeppelin, Spark, pyspark, Business Object, Excel). Voir moins

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  Auchan Retail

  Sept 2018 - Oct 2024

  🟢 Pricing : développement d'un modèle de prévision causal avec prise en compte des effets élasticités croisées et moteur d'optimisation des prix basées sur ces mêmes élasticités.🟢 Optimisation des surfaces de ventes : J'ai detecté et solutionné les problèmes majeurs d'un algorithme existant d'optimisation sous contraintes pour le remodeling magasin. #machinelearning #operationresearch 🟢 Optimisation des tailles de boîtes : J'ai accompagné et cadré en total autonomie un sujet d'optimisation des tailles de boîtes avec le métier et développer un algorithme d'optimisation bayésien sous contraintes multi-objectives boosté par du machine learning. La préconisation induit un remaniement de l'assortiment avec une réduction de 2.8% de l'offre pour un gain de 4.7% de CA. #machinelearning #operationresearch🟢 Développement de pipeline airflow / kubernetes / docker / mlflow. Voir moins 🟢 Mon algorithme de prévision des produits en promotion a été intégré dans le logiciel MyOffer et a généré une réduction des coûts de surstock et de CA manquée de 19% en Ukraine. Ainsi, qu'une économie significative en temps de travails par an pour les operationels.🟢 Mon algorithme de prévision à long terme pour les produits MDDI non-alimentaires pour plus de 10 pays a permis aux opérationnels d'être plus fiables de 18% en moyenne et de gagner du temps lors des commandes fournisseurs.🟢 J'ai développé un algorithme de classification multiple basé sur des données numériques et textuelles par détection de mots clés (NLP) pour aider les équipes à qualifier la holding et la marque d'un produit. Cet algorithme d'une précision de 91%, consolide nos données existantes et fait gagner un temps précieux à nos équipes.🟢 J'ai développé 4 Pipeline (DAG) sous Airflow pour automatiser et mettre en production nos solutions algorithmiques.🟢 J'ai agis en tant que back-up pour le seul MLE de l'équipe afin de gérer les produits en production et gérer les pipelines en erreurs quand ce fut le cas.Mes compétences techniques incluent Python, PySpark, Bigquery, Vertex AI, SQL, Git, Scrapy, Selenium, Bash, Tableau Tensorflow, Airflow, GCP et ces composants ...etc. Voir moins

  • Senior Data Scientist

    Jan 2023 - Oct 2024

  • Data Scientist

    Sept 2018 - Oct 2024
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  Université de Lille

  Jan 2021 - Jan 2024

  Enseignant vacataire - Python

  Enseignant en programmation Python et Data Science auprès d'étudiants de trois programmes de Master, j'enseigne :⚪️ Programmation orientée objet (POO) et bases de Python⚪️ Configuration de l'environnement de travail et packaging de code⚪️ Maîtrise des librairies incontournables de la data science (pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, statsmodels, etc.)⚪️ Procédures clés en modélisation : encodage, validation, preprocessing, feature engineering, fine-tuning

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  Le Wagon

  Jan 2024 - Jan 2024

  Lead Teacher

  En tant que Lead Teacher, je dispense ponctuellement des sessions de formation Machine Learning autour des thématiques de Clustering, Regression et Classification à des professionnels.Au cours de cette formation, nous abordons la théorie des divers méthodes de modélisation, les concepts mathématiques essentiels, les principaux algorithmes, suivis de leur application pratique à travers divers ateliers.

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  Decathlon Digital

  Oct 2024 - Sept 2025

  Senior Data Scientist

  * Mise 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.* Développement d'un package d'a/b test 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.

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  Air France

  Oct 2025 - now

  Senior Data Scientist