À propos de Habib
Data Scientist expert en Recherche Opérationnelle appliquée à l’optimisation des systèmes critiques. Spécialisé dans la planification des ressources, le développement de moteurs décisionnels robustes et leur industrialisation cloud. Expérience solide sur des contextes industriels exigeants : transport aérien, logistique, systèmes de santé. Capacité à reprendre des outils existants, les faire évoluer, les fiabiliser et maintenir un alignement fort avec les besoins métier.
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Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km)
Expériences
- Mission Air France (CDG)Senior Data Scientist – Consultant en Recherche Opérationnelleaoût 2025 - janvier 2026 (5 mois)
- Maintenir et faire évoluer un outil décisionnel critique de planification du personnel
- Développer un moteur d’optimisation pour l’affectation des tapis bagages (C++, Gurobi)
- Corriger les incidents de production et renforcer la robustesse des algorithmes
- Concevoir et déployer de nouvelles fonctionnalités métier
- Industrialiser la solution sur Google Cloud Platform (Docker, CI/CD, Terraform)
- Coordonner les échanges entre équipes métier, AMOA et IT
- Mines Saint-Étienne, Centre Ingénierie et SantéINGÉNIEUR R&D – OPTIMISATION & AIDE À LA DÉCISION (ÉNERGIE)janvier 2025 - août 2025 (7 mois)Saint-Etienne, France
- Concevoir des modèles multicritères pour comparer des scénarios de transition énergétique
- Analyser des scénarios territoriaux énergie intégrant impacts sanitaires, économiques et environnementaux
- Développer des outils Python d’analyse, de calcul de KPIs et de visualisation pour la décision énergétique
- Accompagner des acteurs institutionnels dans l’interprétation des résultats et recommandations
- Mines Saint-Étienne, Centre Ingénierie et SantéINGÉNIEUR R&D – OPTIMISATION & AIDE À LA DÉCISION (SANTÉ)octobre 2021 - décembre 2024 (3 ans et 2 mois)
- Modéliser et résoudre des problèmes d’optimisation sous incertitude pour la planification de capacités hospitalières
- Développer des algorithmes d’optimisation exacts et heuristiques en C++/Python avec CPLEX
- Analyser des scénarios et mesurer la robustesse des décisions face aux aléas
- Présenter des recommandations quantitatives pour appuyer la prise de décision stratégique
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