Stage Data Analyst Modélisation et Prévision de la Demande Aéronautique H/F

Description de l'offre

Dans le secteur aéronautique, marqué par des cycles de production étendus, des aléas conjoncturels et d'importantes fluctuations de la demande, la fiabilité des prévisions constitue un enjeu majeur pour l'efficacité industrielle.

Intégré à une équipe supply chain et en collaboration avec les experts de la data, le stage a pour objectif de concevoir un système de prévision de la demande combinant potentiel prédictif et évaluation du degré d'incertitude.

Les activités principales s'articulent autour des axes suivants :

·  Qualification et examen des données : examiner l'historique des commandes, mettre en évidence les tendances, les effets de saisonnalité, les discontinuités, les valeurs singulières ainsi que l'intermittence, puis élaborer une segmentation adaptée pour les articles ou familles de produits.
·  Conception du dispositif prévisionnel : créer et mettre en concurrence divers procédés de projection (approches statistiques conventionnelles ou machine learning), sélectionner les options pertinentes selon la nature des données, jauger leur efficacité et formaliser un protocole de déploiement opérationnel.
·  Déploiement d'une démarche probabiliste : associer aux prévisions une dimension d'incertitude via des distributions ou des intervalles dédiés, et estimer la probabilité de différents contextes de demande pour orienter les arbitrages.
·  Mesure de la précision des approches : instaurer une validation temporelle par backtesting, analyser les écarts à partir de métriques ciblées (RMSE, MAE, WAPE, biais et mesures propres aux demandes intermittentes) et déterminer les solutions adéquates par typologie de flux.
·  Réalisation d'un démonstrateur fonctionnel : structurer l'automatisation de la chaîne de traitement (préparation, calibration, calcul et contrôle), diffuser les conclusions sous un format adapté aux équipes opérationnelles, puis consigner l'ensemble des postulats, restrictions d'usage et conditions d'exploitation.

Les résultats attendus comprennent l'étude statistique approfondie des données segmentées, une synthèse comparative des techniques testées, la sélection argumentée de modèles, un système prédictif gérant l'incertitude, un prototype automatisé et un guide de prise en main.

Profil recherché :

·  Étudiant en dernière année d'école d'ingénieurs ou en Master 2, spécialisé en mathématiques appliquées, data science, statistiques, probabilités ou discipline équivalente.
·  Solides compétences théoriques en statistiques et probabilités.
·  Bonne pratique de l'analyse des séries temporelles et des démarches de prévision.
·  Pratique d'Excel et de Power BI ; des notions de SQL sont appréciées.
·  Intérêt marqué pour l'exploration de données et la modélisation mathématique.
·  Aptitude à transposer des approches théoriques à des enjeux industriels concrets.
·  Rigueur scientifique, sens critique, curiosité et esprit de synthèse.
·  Capacité à expliquer de manière accessible des analyses complexes à un public non expert, alliée à de l'autonomie.

Le stage s'effectue sur une durée de 6 mois.