Clementine Szalavecz

- Développement de modèles ML avancés pour la prédiction des prix dans le secteur de la location courte durée, permettant des prévisions précises sur un an et optimisant les revenus des propriétaires. - Intégration de variables critiques (demande saisonnière, offre locale, concurrence, événements) et gestion technique de vastes ensembles de données via BigQuery pour améliorer la précision des prédictions. - Collaboration étroite avec les équipes R&D et Data Engineering pour l'intégration réussie des modèles prédictifs dans l'environnement de production. - Conception et implémentation de nouvelles features dans les modèles existants pour améliorer continuellement la qualité des prévisions tarifaires. - Pilotage de projets d'analyse prédictive, depuis la conceptualisation jusqu'au déploiement, incluant l'évaluation continue des performances et l'adaptation aux tendances émergentes du marché. Stack technique : Python, SQL, BigQuery, scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, Git, Jupyter, Docker, Airflow

- Manager une équipe pour améliorer et mettre en place des processus opérationnels garantissant le succès des projets et les échanges entre les autres départements et l'équipe data - Créer des prévisions financières et des modèles de rentabilité basés sur le calcul de la valeur vie client et du coût d'acquisition client pour notre COMEX et notre PDG - Continuer à améliorer l'ensemble de l'architecture data de l'entreprise pour optimiser l'efficacité des requêtes et assurer la qualité des données utilisées par chaque département de l'organisation

- Créer et diriger la mise en place de l'environnement data de Dayuse : mener des projets pour identifier les données pertinentes à stocker et créer des tables statistiques pour chaque équipe - Développer des tableaux de bord Business Intelligence avec Tableau pour générer des insights exploitables pour les décisions commerciales/marketing - Optimiser l'allocation budgétaire marketing/sales par région basée sur l'analyse des données de conversion