Airfrance Recrutement – Recherche Opérationnelle Artificial Intelligence

Job Description:

L’activité d’Air France-KLM s’articule autour de trois cœurs de métier : le transport de passagers, le transport de marchandises et la maintenance des appareils. La direction de la Recherche Opérationnelle développe pour l’ensemble de ces métiers des outils de data science et d’optimisation répondant à leurs besoins. Elle contribue actuellement en particulier à des projets pour le Revenue Management du transport de passagers, qui a pour objectif de maximiser le revenu de la compagnie en jouant sur la disponibilité des différents tarifs fixés par le Pricing.

Dans ce cadre, une des missions de la Recherche Opérationnelle est de développer un outil permettant de prédire la demande, d’anticiper les annulations, et de maximiser le revenu. Tous les jours, le moteur d’optimisation des revenus développé à la Recherche Opérationnelle permet de déterminer, en fonction de la prédiction de demande et de l’état actuel des réservations, la disponibilité optimale des différents tarifs. En raisons de contraintes historiques propre à l’industrie du transport aérien, les tarifs que nous sommes en mesure de proposer se limitent à un ensemble de 26 classes tarifaires. Dans un contexte d’amélioration des modèles actuels, nous avons la volonté de nous affranchir de cette contrainte de classes pour proposer un prix davantage personnalisé au client selon son profil (business, loisir, etc..). Ainsi, une approche de type Dynamic Pricing permettrait d’avoir une plus grande flexibilité et optimalité sur nos tarifs.

Rattaché au département de Recherche Opérationnelle d’Air France-KLM, votre mission consistera à implémenter et à tester un modèle de machine learning permettant de déterminer le prix optimal pour un profil de consommateur donné. Pour ce faire, vous disposerez comme point de départ d’une première version de modèle de choix clients visant à évaluer l’attractivité d’un vol pour un client donné en fonction de leurs caractéristiques (caractéristiques opérationnelles du vol…). Vous aurez pour objectif de développer une seconde version du modèle répondant aux points d’amélioration identifiés.

Le moteur de Dynamic pricing de la Recherche opérationnel est constitué de deux éléments, le moteur de machine learning que vous aurez développé et un moteur d’optimisation des revenus développé par ailleurs. Vous pourrez ensuite tester la performance du moteur de dynamic pricing en termes de revenus générés à l’aide d’un simulateur d’arrivée de passagers.

Job Requirements:

Job Details:

Company: Air France

Vacancy Type: Full Time

Job Location: France, Ile-de-France, Val de Marne

Application Deadline: N / A

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