Rémi Alexandre

J'ai conçu et livré un système de prévision des ventes by-SKU end-to-end pour un client FMCG : de la comparaison d'algorithmes jusqu'au fichier de travail des équipes commerciales dans l'objectif de structurer le processus S&OP sur le côté forecasting afin d'accompagner le pilotage de la Supply Chain. Ce que ça couvre concrètement : Modélisation : benchmark de 5 algorithmes (Holt-Winters, XGBoost, LightGBM, Croston, seasonal naive) sur ~950 nœuds de prévision (enseigne × SKU), backtesting sur deux fenêtres de holdout Stratégie de routing : sélection automatique de l'algorithme par nœud selon ses caractéristiques (volume, intermittence, longueur d'historique) — WAPE amélioré de 64,6% → 61,7% Mise en production : script Python mensuel autonome, gestion des chemins multi-dossiers, reprise des saisies KAM entre deux snapshots Interface utilisateur : fichier Excel structuré (1 onglet/enseigne, 3 lignes/SKU, protection de feuille, formules dynamiques, filtres) pensé pour des équipes commerciales non-techniques Conjointement, j'ai adapté l'écosystème data de mon client pour assurer la bonne intégration de cette outil. Pipelines de données : Création de flux de données d'extraction, transformation et chargement afin d'assurer une unicité des sources pour une meilleure fiabilité Data Quality Monitoring : Suivi de la complétude des dimensions (référentiels) : Prix renseignés, rattachement codes SAP au code EAN, complétude des donneurs d'ordres etc. Visualisation du forecast : L'interface utilisateur est rattachée aux jeux de données existants afin de lier le forecast aux autres enjeux Supply Chain : stock, approvisionnements, atterrissage etc.

Construction d'un rapport Power BI de pilotage commercial et supply chain pour la filiale française du groupe, dans un modèle de distribution en grande surface. Conception et déploiement de plusieurs tableaux de bord interactifs donnant de la visibilité sur les prévisions de ventes, les stocks, les COGS et la projection du chiffre d'affaires net après remises. Le projet a consisté à : * Construire un jeu de données unique intégrant prévisions, commandes, livraisons, remises commerciales, valorisation des stocks et portefeuille mensuel * Projeter la valeur des stocks et la croiser avec les besoins commerciaux et les commandes en cours * Suivre l'évolution des COGS dans le temps * Décomposer et agréger le forecast pour lire rapidement la tendance et les approvisionnements à prévoir * Donner aux équipes qui décident une vision consolidée et actualisée Ce premier travail a servi de socle au système de prévision livré ensuite.

Responsable des prévisions de ventes et du processus S&OP pour 6 marchés internationaux (Chine, Japon, Travel Retail, Asie du Sud-Est, Océanie, Mexique) - périmètre 500 références, environ 600M€ de CA. Résultats principaux : Amélioration de la forecast accuracy de +10% en un an Déploiement des reportings de précision des prévisions (WAPE) au siège et dans les filiales Automatisation des KPIs clés via Power Automate Ce que ca couvrait au quotidien : Garant de l'alignement prévisions / budget dans le processus S&OP Conception de datasets sur mesure pour les analyses supply chain Suivi et amélioration continue de l'outil de prévision Machine Learning

Immersion dans l'environnement de production d'une usine de luxe — interface entre le S&OP aval (prévisions de ventes) et la planification industrielle amont (PIC/PDP). Ce que ca couvrait : Amélioration des outils de planification Excel via VBA et Power Query pour accélérer les mises à jour et approfondir les analyses Création d'un rapport Power BI de conformité au plan de production : suivi des performances par ligne et par produit versus le plan hebdomadaire et mensuel Suivi de l'évolution des plans de production sur 3 mois glissants pour anticiper les besoins en approvisionnement