Stagiaire Analyste Données & Supervision Technique H/F

SUEZ; Dijon; Sur place; EUR 12 000 - 18 000; Temps partiel

Résumé du poste

SUEZ recherche un stagiaire ou alternant en Data Science/IA pour Dijon afin d’analyser les données issues du ticketing et des projets, et de développer des tableaux de bord sous Power BI.

Vous travaillerez sur l’étude de cas IA pour la supervision des alarmes et sur l’amélioration qualitative des données, avec une forte appétence pour le pilotage et la performance industrielle.

Qualifications

• Élève en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2, spécialisation Data Science/IA.
• Maîtrise avancée d’Excel, Power Query et Power BI.
• Connaissances SQL et traitement de données; pratique de Python.
• Bases en statistiques, visualisation de données et machine learning; intérêt pour l’industrie et la supervision.

Responsabilités

• Analyser et structurer les données issues du système de ticketing, des outils de gestion de projets et des plannings.
• Définir et mettre en place des indicateurs de suivi de l’activité, de performance et de charge de travail.
• Construire des indicateurs tels que: tickets par statut, délais, charge et capacité; suivi des jalons.
• Développer des tableaux de bord interactifs sous Power BI.
• Participer à la création, l’analyse et l’amélioration des plannings projets.
• Proposer des recommandations pour améliorer la qualité des données et la gestion de la charge.
• Étudier des cas d’usage IA pour la gestion des alarmes de supervision et réaliser une preuve de concept.

Connaissances

Excel avancé

Power BI

Power Query

SQL

Python

Statistiques

Visualisation données

Machine learning

Gestion de projets

Autonomie analyse

Formation

Master 2 ou diplôme d’ingénieur

Outils

Power BI

Power Query

SQL

Python

Description du poste

Vos principales missions seront les suivantes :

Mission 1 – Analyse des données de ticketing et de gestion de projets

• Analyser et structurer les données issues du système de ticketing, des outils de gestion de projets et des plannings.
• Définir et mettre en place des indicateurs de suivi de l’activité, de performance et de charge de travail.
• Construire des indicateurs tels que : nombre de tickets créés, en cours, clôturés et en retard ; délais de prise en charge et de résolution ; répartition des tickets par projet, type de demande, priorité ou équipe ; charge planifiée, charge consommée et capacité disponible ; taux de charge par collaborateur, équipe, projet ou période ; suivi de l’avancement et du respect des jalons projets.

• Développer des tableaux de bord interactifs sous Power BI.
• Participer à la création, à l’analyse et à l’amélioration des plannings projets.
• Proposer des recommandations pour améliorer la qualité des données, le pilotage de l’activité et la gestion de la charge.

Mission 2 – Étude de cas d’usage IA pour la gestion des alarmes de supervision

• Analyser les alarmes générées par les systèmes de supervision.
• Étudier la qualité, la structure et l’homogénéité des données disponibles.
• Identifier les alarmes redondantes, incohérentes, non normalisées ou insuffisamment qualifiées.
• Proposer une nomenclature harmonisée des alarmes et des types d’alarmes.
• Étudier des cas d’usage d’intelligence artificielle, par exemple : classification automatique des alarmes ; regroupement d’alarmes similaires ;détection d’anomalies ou d’alarmes inhabituelles ;identification des alarmes les plus fréquentes ou les plus critiques ; aide à la priorisation et à l’analyse des causes récurrentes.
• Réaliser une preuve de concept sur un ou plusieurs cas d’usage identifiés.

Vous êtes actuellement en dernière année d’école d’ingénieur ou Master 2, avec une spécialisation en Data Science, Informatique décisionnelle, Intelligence Artificielle, Génie industriel ou Automatisme avec une forte appétence pour la donnée. Compétences souhaitées : maîtrise d’Excel avancé, Power Query et Power BI ; connaissances en SQL et en traitement de données ; pratique de Python, notamment pour l’analyse et la manipulation de données ; bases en statistiques, visualisation de données et machine learning ; intérêt pour les environnements industriels, l’automatisme, la supervision et la gestion de projets ; esprit d’analyse, autonomie et capacité à échanger avec des interlocuteurs métiers.