Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 100 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 27,3 milliards d'euros en 2024, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés. Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2024 » du magazine TIME. Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers. * CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace. Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi. Descriptif missionAu sein de la Division Support et Service de Safran Aircraft Engines, la Direction Prévision et Ventes Rechanges a la charge de la prévision de vente de pièces de rechange des programmes moteurs civils. Elle jouit d'une position stratégique au coeur du business de la société et du groupe, pour lesquels les rechanges représentent une part essentielle des revenus. La Direction est, par ses activités d'analyse et prévision, à l'interface de différents secteurs de la société : Programmes, Maintenance et Réparation, Technique, Marketing, Direction Industrielle et Après-vente/Commercial. L'enjeu est de modéliser et anticiper les besoins d'achat des clients (compagnies aériennes et ateliers de maintenance moteurs) sur l'intégralité d'un portefeuille de pièces, afin de s'assurer que la Production et la Supply-Chain puissent produire et livrer les pièces aux clients en temps et en heure (au risque de pénalités, de plaintes du client, et de manquer des ventes ce qui pèse sur les résultats financiers du groupe...). L'analyste élabore les prévisions de ventes des pièces de son portefeuille. o Définit la stratégie de prévision par groupe de pièces. o Implémente cette stratégie de prévision et confronte les résultats aux ventes passées pour la valider. o Etudie les différentes alertes générées par les modèles de prévision, suit les écarts entre prévision et ventes réalisées et adapte le modèle et la prévision si nécessaire. o Collabore avec les équipes réalisant la prévision des ventes de pièces de rechange de GE Aviation (dans le cadre du partenariat CFM), et avec les autres équipes du groupe Safran pour échanger des informations, des méthodes et des bonnes pratiques. o Présente et explique régulièrement les variations les plus importantes et éclaire la direction industrielle sur les risques et opportunités à venir. L'analyste assure le suivi dans le temps et l'interprétation des ventes de pièces de rechanges par client sur son portefeuille de pièces CFM56/LEAP. o Organise des échanges avec les différents secteurs susceptibles d'apporter des éléments de compréhension des ventes : programme CFM, équipes commerciales, engineering après-vente, réparation, gestionnaire des contrats de service, etc. o Entretient des relations régulières avec différents clients (ateliers de réparation de moteurs CFM) pour récolter des éléments d'analyse et de prévision sur leur activité et leur consommation de pièces de rechange. Il/elle participe également au plan de progrès de la direction. o Contribue à l'amélioration continue de l'automatisation et de la digitalisation du processus de prévision : un nouveau logiciel (Dataiku) étant en cours de déploiement, vous participerez à son amélioration et à l'utilisation de méthodologies innovantes et disruptives pour la prévision (Machine Learning) o Propose de nouveaux modèles et de nouvelles méthodologies pour mieux capter les informations clients et améliorer nos indicateurs de fiabilité.