TOTEM annonce la nomination de Michaël Ullah
TOTEM, start-up française qui veut remplacer les cafétérias traditionnelles par des magasins d’entreprise connectées, sains et self-service, annonce la nomination de Michaël Ullah en tant que data scientist afin d’analyser les commandes des clients et prédire leurs prochains achats grâce à des algorithmes proches des traders des marchés financiers. Une nouvelle nomination pour cette entreprise française cherchant à répondre aux exigences issues de la nouvelle organisation du travail et à créer une nouvelle catégorie dans la restauration d’entreprise, les MicroStores.
Ingénieur généraliste avec une spécialisation en modélisation et optimisation pour l’industrie et la logistique, puis un Master en Data Science & Business Analytics de l’ESSEC et CentraleSupélec ; Michael s’est naturellement orienté vers le métier de Data Scientist. Il a notamment travaillé pour une startup berlinoise dans le secteur de la fintech où il a mis en place une stratégie d’architecture data et un modèle de prédiction de performance des produits sur Amazon en s’appuyant sur le machine-learning et les méthodes d’étude des séries temporelles.
TOTEM est un magasin d’entreprise qui gère ses stocks et ses livraisons au quotidien. Dès le début de l’aventure, l’entreprise française a voulu automatiser le plus possible la gestion de cette logistique, souvent lourde et redondante, mais aussi source d’erreurs humaines. Grâce à la nomination de Michaël Ullah, l’entreprise va pouvoir mettre en place des nouveaux algorithmes permettant la prédiction des futures commandes.
Pierre Gallet, co-fondateur de TOTEM, explique : “Michael a su dès les premiers jours, nous montrer sa passion et ses compétences pour les technologies de la donnée, la mise en application de son talent dans ses expériences précédentes, tout en ayant indubitablement les compétences humaines et interpersonnelles essentielles pour rejoindre l’équipe Totem.”
Michaël Ullah, data scientist chez TOTEM, souligne : “Chez TOTEM, nous allons commencer par la mise en place de prédictif pour la gestion correcte de nos approvisionnements pour faire face à une demande que nous rendons de plus en plus libre. Ensuite, les axes d’exploitation de la donnée à venir sont nombreux. Pour commencer, pour le développement d’une chaîne logistique toujours plus efficace, nous allons proposer un service adapté et flexible à nos clients. Les chantiers sont nombreux et j’ai hâte de faire parti de cette aventure hors du commun.”
