About Alexandre
Aujourd’hui, 16 années me séparent de l’obtention de mon diplôme, durant lesquelles j’ai travaillé dans les secteurs de la R&D et des ventes pour les plus grands groupes énergéticiens.
Pendant ces années, dont 12 se sont déroulées en Allemagne, j’ai pu m’affirmer en tant que Data Scientist dans le B2C dont les applications sont variées : préparation et analyse des données, optimisation sous contraintes, automatisation des flux de données, visualisation et reporting, évaluation de tests, modélisation statistique et programmation d’applications Shiny-R.
J’ai aussi eu l’occasion de proposer des formations en statistiques et analyse de données aux membres de nos équipes, dans un contexte international où la langue et la culture ne sont pas des barrières au partage des connaissances.
Mon métier consiste à faire parler les données grâce à l’utilisation de méthodes évoluées, sans perdre de vue qu’une communication simple sur les résultats reste l'essentiel.
French
Native or bilingual
German
Native or bilingual
English
Fluent
Spanish
Basic
Can work on-site
Recloses (up to 50km), Paris (up to 15km), Nemours (up to 50km), Melun (up to 50km)
Experience
- EnBW Energie Baden-Württemberg AGFreelance Data Scientist, Pricing & B2CENERGY AND UTILITIESJanuary 2022 - Today (4 years and 5 months)Recloses, FranceMission de soutien à l’équipe Pricing, ayant pour but d'optimiser les processus de fixation des prix des abonnements d'énergies et de créer des outils de reporting automatiques.L’objectif est ici de passer d’un Pricing trimestriel à un Pricing mensuel, c’est-à-dire calculer, valider et charger les tarifs dans un Cloud dès que les nouveaux coûts sont disponibles.D'autre part, le suivi de l’évolution des prix des différents produits de la concurrence, indispensable à la mensualisation du Pricing, nécessite la création d’outils de reporting dynamiques accessibles en temps réel.Résultats : développement d’applications Shiny-R et création de pipelines, type Azure Data Factory, ayant rendu possible de « pricer » tous les produits B2C en l’espace de 48 h, ce qui prenait auparavant plus de 2 semaines de travail. Les reportings créés sous PowerBI garantissent un accès rapide et une parfaite transparence des KPIs pour les équipes de management.
- EnBW Energie Baden-Württemberg AGData Scientist, Pricing ManagerENERGY AND UTILITIESFebruary 2011 - December 2021 (10 years and 10 months)Cologne, GermanyEn Allemagne, sur le marché de l’énergie (électricité et gaz), les comparateurs de prix en ligne jouent un rôle essentiel pour la réalisation les objectifs commerciaux. Un ajustement quotidien des tarifs étant impossible, on peut toutefois utiliser des bonus, plus flexibles, pour garantir un placement précis des offres.L’un des projets majeurs a été d’optimiser ces bonus de manière à maximiser la rentabilité (ROI) des abonnements tout en gardant le contrôle sur les ventes. C’est ici un cas d’optimisation ayant pour contrainte, de garder le contrôle sur le nombre d'abonnements souscrits.Résultats : diminution des bonus de près de 15 % pour un chiffre d'affaires équivalent sans aucune perte de parts de marché.Un autre projet d’envergure a été de changer la façon dont les prix des abonnements sont déterminés, calculés, puis validés.D’une part, grâce un processus d'A/B-Testing continu, il a été rendu possible de calculer les élasticités prix croisées des produits et donc de mieux comprendre quelles étaient les sensibilités des clients en fonction des abonnements souscrits.D’autre part, l'utilisation de Data Factory et le développement d'applications R-Shiny a permis à l'équipe Pricing de réagir plus rapidement à la volatilité du marché tout en augmentant la fiabilité et la quantité des produits commercialisés.
- Yello Strom GmbHVolontariat internationalENERGY AND UTILITIESSeptember 2009 - August 2010 (11 months)Cologne, GermanyMission d’un an ayant pour but de développer une méthode de prévision à court terme (horizon 2 semaines) des courbes de charge des ménages (consommation d’électricité dans le temps).Résultats : la méthode développée, intitulée SMIF (Smart Metering for Individual Forecasts), repose sur la détection des similarités dans une même courbe de charge, ce qui permet de détecter rapidement les changements de consommation et d'effectuer des prévisions à condition de disposer d'un historique suffisant.Cet algorithme est protégé par un brevet et a servi de fondation dans le développement du Smart-Home chez EnBW.
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- Master, Statistiques mathématiques et probabilitésUniversité Rennes 22007Master, Statistiques mathématiques et probabilités
- Diplôme d'études universitaires générales (DEUG), Mathématiques appliquées, informatique et économieUniversité de Bretagne Occidentale2003Diplôme d'études universitaires générales (DEUG), Mathématiques appliquées, informatique et économie