Analyste Prévisions Statistiques (H/F)
Critères de l'offre
L'entreprise : SOMFY
Partenaire de confiance pour l'automatisation des ouvertures et des fermetures de la maison et du bâtiment, SOMFY s'engage pour inspirer de nouvelles façons de vivre pour tous.
Groupe français, familial et indépendant, en croissance continue depuis notre création, nous sommes leader mondial de l'automatisation de la maison depuis 50 ans et pionnier de la domotique. L'innovation guide notre quotidien et garantit l'excellence de nos solutions.
Nous sommes présents dans 58 pays, et comptons 8 sites de production et 17 centres de R&D.
Profondément attachés au bien-être de nos 7000 collaborateurs, nous nous engageons pour leur employabilité durable par la mobilité interne et le développement de leurs compétences. Nous encourageons la diversité et l'inclusion en nous appuyant sur notre culture d'entreprise forte.
Description du poste
Au sein de l'équipe planification supply chain monde, votre mission sera de maintenir et améliorer la prévision de vente statistique grâce à l'optimisation des modèles de prévision et des données.
Vous serez amené(e) à :
Analyser des séries de données chronologiques (timeseries) au sein de l'historique de ventes pour regrouper les produits en « clusters »
Proposer un nombre et une typologie de modèles statistiques optimisés pour construire une prévision de ventes pertinente, adapter les modèles statistiques mis à disposition dans notre outil de prévisions SAP IBP aux profils de demande de ces différents clusters.
Proposer une affectation pertinente de modèles statistiques à chaque cluster de produits, assurer le paramétrage de ces différents modèles (lissage de niveau, de tendance, lissage saisonnier)
Développer et maintenir un système d'alertes pour la prévision statistique, identifier et corriger les problèmes potentiels
Construire et améliorer des dashboards pour analyser de la performance et prioriser les actions sur les périmètres à valeur ajoutée avec l'outil SAP Analytics Cloud.
Participer à l'amélioration continue des indicateurs de fiabilité de la prévision (accuracy et biais des prévisions) en analysant les données et en identifiant les leviers d'amélioration sur les modèles statistiques mais aussi sur la cohérence des données d'historique, les master data…
Communiquer toute évolution des modèles statistiques et des hypothèses sous-jacentes aux planificateurs de la demande dans chaque région, accompagner la communauté de planification de la demande dans les formations sur les prévisions statistiques et dans la mise en œuvre des meilleures pratiques.
Contribuer à des travaux exploratoires pour des projets d'améliorations moyen/long terme : corrélation de la prévision de ventes avec des indicateurs externes, machine learning…
Description du profil
Qualifications
Formation BAC+5 ou Master en analyse de données, supply chain, statistiques, opérations, technologies de l'information.
Solides connaissances mathématiques et/ou statistiques indispensables
Expérience pratique des outils de prévisions de vente (modélisation/simulation) ainsi que des outils courants comme Excel
Connaissance de SAP IBP appréciée, une expérience dans le domaine de la planification de la demande est un plus
Compréhension basique des fonctionnalités de l'automatisation et d'AI/ML dans les outils existants de prévision de la demande.
Solides compétences analytiques, capacité à synthétiser des données
Capacité à expliquer des solutions complexes aux utilisateurs et à assurer leur formation
Collecte de données et analyse de données quantitatives et qualitatives (indicateurs clés de performance de l'entreprise)
Français et anglais courant obligatoires
Respect des délais tout en conservant un niveau élevé d'attention aux détails.
Bien organisé et proactif/ve, capable de travailler avec une supervision limitée.
Capacité à naviguer dans un environnement complexe et à adapter son approche pour obtenir des résultats conformes aux exigences de l'entreprise.
Informations supplémentaires
Poste en CDI, à pourvoir à Cluses (Haute-Savoie)
Accord télétravail de 90 jours par an (soit en moyenne 2 jours par semaine)
Hybrid remote/in-office
#LI-Hybrid
La protection des données personnelles de nos candidats est un engagement du Groupe SOMFY. Nous demandons donc à tout candidat de nous soumettre sa candidature exclusivement via notre système sécurisé, et non par e-mail ou par courrier postal.
Salaire et avantages
Salaire : Salaire selon profil
Référence : 57b0b839-4eb0-4313-b09a-41c2959b3ef9
