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Comprendre finement les mécanismes du Revenue Management dans un contexte aérien : dynamiques de réservation, effets prix, anticipation, segmentation, etc. Concevoir, tester et mettre en œuvre un nouveau modèle de prévision de la demande, basé sur des approches de séries temporelles modernes (ML, statistiques bayésiennes, etc.) dans un contexte multi-segments, multi-horizons et incertain. Garantir l’interprétabilité, la robustesse statistique et la fiabilité des prévisions, afin de permettre aux équipes métiers RM d’exploiter efficacement les résultats dans un système de décision. Intégrer une réflexion rigoureuse sur les biais, les sources d’endogénéité, et les incertitudes des modèles, et proposer des moyens de les tester, corriger ou encadrer. Définir et produire des indicateurs de performance prédictive et de qualité statistique, à destination des équipes métiers. Maîtrise approfondie des modèles de séries temporelles (ARIMA, état-espace, bayésiens hiérarchiques, etc.). Connaissance des problèmes d’endogénéité, des méthodes de contrôle (instruments, double robustesse, etc.). Maîtrise des tests statistiques (hypothèse, robustesse, validité externe), et des méthodologies d’AB testing. Compétence en analyse causale, ou capacité à discuter la causalité dans un environnement de données observationnelles.