Rattaché·e au Directeur Supply-Chain qui supervise l'approvisionnement, les achats, la logistique et la production, vous contribuerez à la digitalisation des outils de pilotage, à la fiabilisation des données et au développement des processus Supply-Chain. Ainsi, vous développerez un outil interne de prévision des ventes (forecast) fiable, automatisé et industrialisable permettant :  - D'anticiper les besoins d'achat et de production, - D'optimiser les stocks, - De réduire les ruptures et surstocks, - De standardiser la démarche prévision. 1. Construction des datasets / structuration des données - Extraire et structurer les données issues de SAP Business One (ventes, articles, stocks, mouvements.) - Mettre en place les traitements de nettoyage, contrôle et mise en qualité - Automatiser l'alimentation des données via requêtes SQL, Access et Python - Intégrer et fiabiliser les sources nécessaires au forecast :Historique des ventes, commandes clients - Stocks disponibles / prévisionnels - Calendrier marketing (promotions, arrêts produits/EOL.) - Paramètres articles (familles, ABC, rotation.) - Données exogènes (météo, jours fériés, tendances marché.) 2. Modélisation prévisionnelle - Développer, tester et comparer des modèles statistiques et data science :Prophet, ARIMA, régressions, approches machine learning Prendre en compte la saisonnalité, tendances et variables exogènes (promo, météo.) 3.Restitution / outil utilisateur - Concevoir un outil de pilotage accessible aux équipes :Dashboard Streamlit / Power BI / Excel automatisé / Access Mise en place de fonctionnalités de simulation : - Scénarios best case / worst case - Corrections manuelles avec traçabilité - Calcul d'impact sur le CA Export des résultats vers SAP / MRP 4. Déploiement & gouvernance Forecast - Définir les règles de mise à jour (fréquence, recalcul, supervision) - Intégrer l'outil dans le processus S&OP - Documenter la solution (technique + fonctionnel) Étudiant(e) en Bac+3 à Bac+5 (génie industriel, data, statistiques, informatique, école d'ingénieur) Intérêt pour la performance opérationnelle et le terrain Compétences - Excellente maîtrise d'Excel (TCD, formules avancées) - Connaissances en SQL appréciées - Notions en Python (Pandas) ou Power BI / Tableau - Connaissance d'un ERP (SAP.) - Sensibilité aux indicateurs industriels (TRS, coûts de production, gestion des stocks) - Compréhension des bases statistiques Savoir-être - Rigueur et esprit d'analyse - Autonomie - Curiosité et force de proposition - Capacité à travailler en environnement opérationnel - Sens du concret et orientation résultats