1. Contexte
Au sein de la Direction Supply Chain Middle East & Africa, rattaché(e) à l'équipe SCNP – Supply Chain New Programs, le/la stagiaire contribuera aux activités d'analyse, de structuration et de valorisation des données liées aux flux Inbound/Outbound, aux performances logistiques et aux projets véhicules.
Le stage s'inscrit dans la dynamique d'amélioration continue et de transformation digitale de la Supply Chain.
2. Mission principale
Participer au développement d'outils et de modèles exploitant l'IA et les analytics pour améliorer la performance et la prise de décision Supply Chain :
• Automatisation du traitement de données logistiques (flux amont/aval, coûts, KPIs).
• Contribution à des modèles de prévision, d'optimisation ou de détection d'anomalies.
• Amélioration de la qualité et de la fiabilité des données utilisées dans les projets MEA.
• Construction d'analyses pour challenger les hypothèses de flux et les coûts logistiques.
3. Activités détaillées
Le/la stagiaire pourra intervenir sur les activités suivantes :
A. Data Engineering & Data Quality
• Extraction, nettoyage et structuration des données issues des systèmes Supply Chain.
• Création de référentiels et documentation data.
• Analyse de cohérence et détection d'anomalies dans les jeux de données.
B. Data Analytics & IA
• Développement de modèles statistiques et/ou IA :
prévision des flux, estimation des coûts, classification d'anomalies ou optimisation.
• Développement de dashboards interactifs (Power BI, etc.) pour les équipes opérationnelles.
C. Support aux Projets Supply Chain
• Contribution aux analyses liées aux projets véhicules ou évolutions série (coûts, maturité des données, readiness logistique), en cohérence avec les missions des équipes SCNP.
• Participation aux rituels d'équipe.
4. Livrables attendus
• Jeux de données nettoyés et documentés.
• Modèles / scripts IA & analytics reproductibles.
• Tableaux de bord & outils d'aide à la décision.
• Synthèses d'analyses pour support aux décisions Supply Chain.
• Recommandations d'optimisation (processus, données, outils).
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