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 notamment à des projets pour le pôle Commercial du transport de passagers qui a pour rôle de maximiser les revenus du groupe en gérant l’offre (produits, prix…).

Vous serez rattaché.e au département Data / OR & AI de la Direction Informatique, au sein de la Data Factory d’Air France-KLM et sous la responsabilité de votre maître de stage.
 
Nous nous focaliserons sur le pricing et la recommandation de l’option SAF (Sustainable Aviation Fuel). Cette option permet à nos clients de contribuer, s’ils le souhaitent, au financement de carburants d’aviation durables, bien plus onéreux que le kérosène. Le prix du SAF étant fixe, nous disposons d'autres leviers pour faire varier le prix des options, comme le pourcentage de SAF proposé. Ces ajustements permettent d'être davantage en phase avec le niveau auquel les clients sont réellement prêts à contribuer.

En conséquence, nous souhaitons mettre en place un modèle de Machine Learning permettant d’évaluer la sensibilité au prix des clients vis-à-vis de l’option SAF, et de déterminer la contribution optimale à leur proposer. Cette contribution pourra dépendre des caractéristiques du client et de son voyage (nombre de passagers dans la réservation, destination, durée du séjour, …). De plus, nous souhaiterions déterminer plus précisément les profils clients les plus intéressés par cette option, de façon à pouvoir mieux cibler les campagnes de recommandations.

Pour mener à bien le projet, vous disposerez de données de réservations comportant des achats d’options SAF ainsi que le prix payé par le client pour ces options.

Nous cherchons un.e élève en formation d’ingénieur de haut niveau. Vous êtes intéressé.e par les techniques de machine Learning et d’optimisation et leurs applications au domaine du transport aérien.

Vous devez maîtriser le langage Python, les concepts de base de la data science, les principaux algorithmes de machine learning ainsi qu’être à l’aise dans l’expression orale.