STAGE - Analyste de données prévisions rechange CFM56 F/H

Au sein de la Division Support et Service de Safran Aircraft Engines, la Direction Prévision et Ventes Rechanges est en charge de la prévision de vente de pièces de rechange des programmes moteurs civils.

Cette activité est économiquement cruciale pour Safran car elle rapporte l'essentiel des bénéfices du groupe, ce qui permet de financer sa R&D et de développer de nouveaux projets et moteurs innovants.

La mission d'un prévisionniste de vente de pièces de rechange :

Modéliser et anticiper les besoins d'achat des clients (compagnies aériennes et ateliers de maintenance moteurs) sur l'intégralité d'un portefeuille de pièces, afin de s'assurer que la Production et Supply-Chain puissent produire et livrer les pièces aux clients en temps et en heure (au risque de pénalités, de plaintes du client, et de manquer des ventes ce qui pèse sur les résultats financiers du groupe…)

Mission :
La mission proposée s'inscrit dans le cadre de l'analyse et de la prévision des activités rechanges des moteurs CFM56. Elle cible l'amélioration des outils de prévisions de ventes des pièces.

Avec le soutien de votre maître de stage, vos missions seront les suivantes :
- Contribuer à l'amélioration continue de l'automatisation et de la digitalisation du processus de prévision : un nouveau logiciel (Dataiku) étant en cours de déploiement, vous participerez à son amélioration et à l'utilisation de méthodologies innovantes et disruptives pour la prévision.
- Analyser des comportements clients afin d'exploiter les données, d'enrichir nos outils de prévisions et de préparer nos meetings avec eux

Points forts / Atouts de la mission:
- Découverte des métiers et enjeux de l'après-vente pour les moteurs d'avions.
- Utilisation d'un logiciel innovant de Big Data et application à l'univers de la prévision
- Activités en lien avec de nombreuses interfaces : Supply-Chain, Production, Support Technique, Support Clients, Administration des Ventes…

Esprit d'analyse et de synthèse
Aisance relationnelle
Proactif et force de proposition
Connaissances en statistique et analyse des données (recommandé)
Connaissances en Data Science (recommandé)
La connaissance des logiciel Dataiku et PowerBI est un plus.