Data Scientist Cargo - Revenue Management H/F

Rattaché.e au département de la Recherche Opérationnelle d’Air France-KLM, votre mission consistera principalement à développer et améliorer les moteurs de prédiction utilisés par le Revenue Management du Cargo (demande, capacité, willingness to pay, etc.). Vous serez également amené.e à travailler ponctuellement sur des projets exploratoires pour le digital et les opérations cargo (en computer vision, par exemple).

L’équipe est composée de 8 personnes avec une présence sur site de 2 jours par semaine (lundi et mercredi pour le moment). La mission est une création de poste au sein d’une équipe mixte Air France-KLM, avec des interlocuteurs principaux parmi les Business Analysts du Revenue Management Cargo., Développer et améliorer les moteurs de prédiction pour le Revenue Management du Cargo (demande, capacité, willingness to pay, etc.)

• Participer à des projets exploratoires liés au digital et aux opérations cargo, notamment en computer vision
• Collaborer avec les Business Analysts du Revenue Management Cargo
• Travailler dans un contexte mêlant innovation (60%) et continuité (40%)

Outils & Environnement

• Techniques de Machine Learning, notamment appliquées aux séries temporelles (Times Series)
• Modélisation mathématique et statistiques bayésiennes
• Langage Python
• Environnement cloud Google Cloud Platform (GCP)
• Connaissances en Revenue Management (un plus)
• Usage quotidien de l’anglais (réunions, documentation, état de l’art)

Profil recherché2 ans d’expérience minimum, junior envisageableMaîtrise des techniques de Machine Learning (notamment appliqué aux Times Series)Fort intérêt pour la modélisation mathématique et les statistiques bayésiennesMaîtrise du PythonCompréhension d’un environnement cloud (GCP)Des connaissances sur le Revenue Management (RM) seront un plusBonnes capacités de communication et d’apprentissageRigueur et autonomie, 1. 2 ans d’expérience minimum, junior envisageable

1. Maîtrise des techniques de Machine Learning (notamment appliqué aux Times Series)
2. Fort intérêt pour la modélisation mathématique et les statistiques bayésiennes
3. Maîtrise du Python
4. Compréhension d’un environnement cloud (GCP)
5. Des connaissances sur le Revenue Management (RM) seront un plus
6. Bonnes capacités de communication et d’apprentissage
7. Rigueur et autonomie

Durée de la mission : longue (> 1 an), jusqu’à mi-juillet 2026

• Date de début souhaitée : dès que possible (17/08/2026)
• Localisation : principalement CDG, avec possibilité de télétravail et déplacements occasionnels (AMS, VLB, TLS) environ tous les 3 mois
• Présence sur site : 2 jours par semaine (voire 3 de manière occasionnelle)
• Contraintes de timezone : heure de France
• Autonomie et rigueur indispensables
• Challenge principal : compréhension d’un nouveau domaine métier, Taux journalier :Salaire selon profil