d’économies par semaine
Développement, avec les parties prenantes et les développeurs, d’un modèle de prévision visant à réduire les annulations de camions chez Amazon.
● DATA SCIENTIST SENIOR · LUXEMBOURG
Transformer des données complexes en décisions éclairées.
Je suis Alexander Mraz, docteur en ingénierie. Je mobilise la science des données, l’ingénierie et la compréhension des enjeux métier pour résoudre des problèmes concrets, de la planification des transports à la logistique à grande échelle.
PRÉVISIONAPPRENTISSAGE AUTOMATIQUEPYTHON & SQLANALYSE GÉOSPATIALE
ALEXANDER MRAZ, PHD
SCIENCE DES DONNÉES · INGÉNIERIE
MON APPROCHELa curiosité au service
de résultats concrets.
de résultats concrets.
01 / RÉSULTATS MARQUANTS
Des analyses rigoureuses.
Des résultats concrets.
De la prévision à l’ingénierie, je contribue à des travaux qui aident les équipes à prendre des décisions mieux éclairées.
d’efficacité opérationnelle en plus
Appui à la planification des ressources à long terme grâce à une prévision des capacités d’approvisionnement sur huit semaines.
de temps d’évaluation en moins
Optimisation des processus d’évaluation de la qualité des routes au ministère des Transports de Floride.
02 / EXPÉRIENCE
Quand les données rencontrent
le terrain.
Une expérience dans les services publics, l’industrie et la recherche pour transformer des défis complexes en solutions utiles.
2025 — AUJOURD’HUI
LUXEMBOURG
LUXEMBOURG
Data Scientist senior
Luxembourg National Data Service (LNDS)
- Contribution au développement des services de données du LNDS et de son centre de connaissances.
- Développement d’un assistant d’IA agentique utilisant des modèles de langage (LLM) et n8n pour répondre aux questions sur les demandes d’accès aux données et le catalogage des données du LNDS.
- Développement d’un système automatisé fondé sur la norme NeTEx pour générer des horaires de bus de référence et aider le ministère de la Mobilité et des Travaux publics à repérer les problèmes d’horaires.
2019 — 2023
LUXEMBOURG
LUXEMBOURG
Data Scientist et Business Analyst
Amazon EU Sarl
- Pilotage de la mobilisation des parties prenantes et de la mise en œuvre d’un programme de planification des ressources à long terme, offrant une visibilité sur les capacités à huit semaines et contribuant à une hausse de 20 % de l’efficacité opérationnelle.
- Pilotage du développement d’un modèle de prévision des annulations de camions avec les développeurs et les parties prenantes, générant 108 000 € d’économies par semaine.
- Création d’un modèle de prévision des coûts réduisant l’erreur de prévision de 8 % ; utilisation d’AWS AutoML pour réduire le WAPE de 3 % sur des liaisons non observées auparavant.
- Analyse d’algorithmes de routage et préparation de grands jeux de données avec SQL et des processus ETL pour éclairer les décisions logistiques.
2016 — 2019
TCHÉQUIE · JAPON
TCHÉQUIE · JAPON
Chercheur scientifique et chercheur invité
Université des sciences de la vie de Prague · Université de Tokyo · Université Palacký
- Création d’un outil mobile de cartographie SIG et application de l’apprentissage profond à la détection des infestations forestières, avec une exactitude de 85 %.
- Développement d’un modèle d’apprentissage par transfert pour détecter les dégradations routières, avec des économies potentielles allant jusqu’à 50 € par kilomètre pour les organismes de transport.
- Utilisation de la télédétection, de l’imagerie hyperspectrale et d’appareils IoT pour des applications environnementales et agricoles.
2004 — 2015
ÉTATS-UNIS
ÉTATS-UNIS
Responsable de l’évaluation des chaussées et ingénieur de projet
Florida Department of Transportation · Applied Research Associates
- Optimisation de l’évaluation de la qualité des routes et conduite d’audits et d’inspections.
- Traduction des besoins des parties prenantes en spécifications techniques et développement d’outils d’analyse des chaussées fondés sur des capteurs.
- Création d’un programme d’analyse de l’aquaplanage, avec des économies déclarées de 29 000 $ par mile et une sélection pour un déploiement national.
03 / COMPÉTENCES
Des compétences variées.
Une approche pragmatique.
Allier rigueur analytique et compréhension des questions métier derrière les données.
Prévision et
apprentissage automatique
Prévision de séries temporelles, modélisation prédictive, apprentissage profond, analyse statistique et déploiement de modèles.
Données et
ingénierie
Python, SQL, R, VBA, ETL, modélisation des données, AWS, Amazon Redshift et TensorFlow.
Géospatial et
aide à la décision
SIG, télédétection, optimisation des itinéraires, visualisation, recueil des besoins et collaboration avec les parties prenantes.
04 / PARCOURS
Ancré dans
la recherche et la pratique.
Formation
Doctorat en génie civil
Technologies de l’information · University of South Florida
Master en génie civil
Géoinformatique · Université technique slovaque
Certificat de troisième cycle en analyse géospatiale
University of Florida
Au-delà des données
Habilitation professionnelle
Habilitation professionnelle d’ingénieur · Wyoming
Langues
Anglais et slovaque (courant) · tchèque (professionnel) · français (A2, en cours)
Distinctions
European Satellite Navigation Competition, 2e place · FDOT Teamwork Award
05 / CONTACT
Restons
en contact.
Si vous souhaitez me contacter, envoyez-moi un message. Je serai ravi d’échanger avec vous.
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