Construction de modèles de prévision de la demande client pour optimiser les décisions
Python, SQL, Terraform, Bitbucket, Jenkins, Airflow, Docker, Kubernetes, GCP (BigQuery, Spark DataProc)
Enjeux
- Concevoir et mettre en place de modèles de prévision, à différents horizons temporels, et à différentes granularités, en s’appuyant sur une modélisation probabiliste de la demande
- Concevoir les métriques et protocoles d’évaluations
- Optimiser leur temps d’exécution dans un contexte de très forte volumétrie (plusieurs centaines de millions d’unités de gestion sur lesquelles nous souhaitons avoir des prédictions)
- Assurer l’explicabilité du comportement des modèles
- Intégrer les prévisions à un projet de recherche opérationnelle sur l’optimisation