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Publié il y a 113 jours

Stage Data Analyst Prévisions & Supply Chain E-commerce (F/H)

Entreprise
CarrefourRecrute en direct
Localisation
Massy, Ile-de-France, France
Sur site
Type de contrat
Stage
Niveau
Junior

Salaire du marché

Médiane du marché
45k€
Estimation
36k€fourchette habituelle50k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 21 offres pour ce poste (Junior, France), le marché se situe autour de 45k€ (36k€–50k€).

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Description du poste

Votre défi : Anticiper les courses de demain

Rejoignez Carrefour, l'inventeur de l'hypermarché, au cœur de sa transformation digitale ! Au sein de la Direction E-commerce, notre équipe Prévisions & Approvisionnements est le moteur qui garantit que des millions de clients reçoivent leurs courses à temps, chaque jour.


Vous intégrerez une équipe dynamique dont la mission est cruciale : prévoir la demande pour nos 13 plateformes de préparation de commandes et nos magasins hybrides. Grâce à la data, vous nous aiderez à optimiser nos stocks, à fluidifier nos opérations et à garantir une excellente expérience client.

Vos Missions

En tant que Data Analyst Prévisions e-commerce , vous ne ferez pas que manipuler des chiffres, vous leur donnerez un sens. Vous aurez un impact direct et mesurable sur notre performance.

  • Modélisation & Prévision : Vous prendrez en main un ou plusieurs de nos entrepôts. Vous prédirez l'activité (en nombre de commandes et quantités de produits) et analyserez les écarts pour affiner continuellement vos prévisions.
  • Fiabilisation des Données : Vous serez le garant de la qualité des données qui alimentent nos modèles. Vous programmerez des requêtes afin d'automatiser les inputs et optimiserez nos pipelines pour assurer leur robustesse.
  • Data Visualisation & Pilotage : Vous transformerez des données brutes en insights clairs. Vous développerez et maintiendrez des dashboards percutants sur Looker pour aider les équipes à prendre les meilleures décisions.
  • Analyse & Exploration : Vous irez plus loin que la prévision !
    • Analyser les séries temporelles pour identifier tendances et saisonnalités.
    • Mener des analyses (clustering, étude du panier client) pour comprendre les comportements d'achat.
    • Explorer de nouvelles sources de données (promotions, parcours client, profil client, panier) pour enrichir nos modèles.

Exigences du poste

Stack technique :

Looker

Plan d'action

Un plan personnalisé pour postuler intelligemment à cette offre.

À propos de l'entreprise

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Publié par

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