Définition de mission
Le métier Procurement de Renault est en pleine transformation et nécessite des outils performants pour gérer son réseau de fournisseurs, simuler des scénarios et anticiper les risques associés (logistiques, qualité, managériaux, sociaux-économiques, écologiques)., En s’appuyant sur les partenariats stratégiques de Renault avec Google Cloud (utilisant la pile complète de données GCP), et la fonction Procurement a décidé de créer une nouvelle plateforme DATA et IA qui réponde aux défis actuels du secteur de la mobilité.
C’est pourquoi, nous sommes donc à la recherche d’un(e) Data Scientist au sein de la Direction IS Procurement (Domaine Supplier Quotation & ESG).
Ce rôle consistera à mettre en place une plateforme pour la qualification de nos fournisseurs et la gestion des risques d’approvisionnement futurs. Cette plateforme inclura également les nouveaux enjeux de réglementation ESG à l’échelle mondiale
Finalités de la mission :
Afin de contribuer à des processus métier « Data driven », le Data Scientits doit comprendre et identifier les besoins des métiers et, en adéquation avec les données disponibles, proposer des solutions allant d’analyses aidant à la décision jusqu’au développement de systèmes prédictifs, tout en gardant comme objectif la valeur ajoutée.
Les missions principales sont de :
En nous rejoignant, vous collaborerez au jour le jour avec les équipes métiers ainsi qu’avec les autres fonctions du Pôle Architecture & Data du groupe, vous participerez aux programmes DATA de la direction Procurement en apportant vos modèles et analyses de données sur les performances achat et fournisseurs, les évaluations du risque supply de nos pièces et contribuerez à l’évaluation des risques liés à la décarbonation ou à l’ESG en alimentant nos modèles d’intelligences artificielle.
Champs d’action :
Expertise avec expérience avec forte composante d’analyse sur données réelles :
▪ MODELISATION DE DONNEES (Architecture, Processus, Référentiels)
▪ STATISTIQUES DESCRIPTIVES ET EXPLORATOIRES
▪ ALGORITHMIE / INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
▪ PROGRAMMATION (outils et requêtage, Python, R,../ Bibliohèque d’apprentissage (Pytorch, Tensorflow,..) et Bases de données (SQL, Big Query)
▪ DATA VIZUALISATION ET TABLEAU DE BORD (Spotfire, LookerStudio, PowerBI)
▪ REGLEMENTATION (RGPD)
▪ DATA MANAGEMENT
Aptitudes complémentaires
▪ Sensibilité aux attentes client
▪ Culture de la Data et valeurs associées
▪ Pédagogue sur les méthodes utilisées et les limites des modèles prédictifs
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