Stage - Analyste en Données Opérationnelles - Gestion de Flotte de Conteneurs

Stage - Analyste en Données Opérationnelles - Gestion de Flotte de Conteneurs Lieu: Marseille, FR

Dirigé par Rodolphe Saadé, le Groupe CMA CGM est un leader mondial du transport maritime et de la logistique, desservant plus de 420 ports dans le monde sur 5 continents. Avec sa filiale CEVA Logistics et CMA CGM AIR CARGO, le Groupe innove pour offrir une offre complète et performante en solutions maritimes, terrestres, aériennes et logistiques. CMA CGM s’est engagé dans la transition énergétique du transport et poursuit un objectif Net Zéro Carbone d’ici 2050. À travers la Fondation CMA CGM, le Groupe soutient des actions humanitaires et mobilise son expertise pour acheminer du matériel partout dans le monde.

Présent dans 160 pays via un réseau de plus de 400 bureaux et 750 entrepôts, le Groupe emploie 155 000 personnes, dont 4 000 à Marseille où est situé son siège social.

Overview Au sein du Département de Gestion de la Flotte de Conteneurs, vous contribuerez à l’élaboration d’un modèle de données, des KPI et des reportings permettant de monitorer l’activité des dépôts de containers et d’identifier les écarts de performance opérationnelle et économique. Vous mettrez en place un rapport BI clé en main commun aux différentes entités intervenant dans la gestion des dépôts de réparation, afin de permettre une analyse immédiate de leur performance opérationnelle et économique.

Responsibilities

Analyser les coûts de réparation des conteneurs dans les dépôts du Groupe et confronter les résultats à la réalité du terrain.

Contribuer à la mise en place de rapports BI utilisables par le siège, les dépôts et les régions.

Participer à des initiatives de digitalisation des rapports produits manuellement aujourd’hui.

Avec l’appui des chiffres, analyser les processus existants et produire des recommandations d’évolution.

Qualifications

Parler couramment anglais, à l’oral et à l’écrit.

Formation supérieure de type Master 2 en Contrôle de Gestion / Data Science ou d’une École de Commerce / École d’Ingénieur.

Maîtriser les outils informatiques et bureautiques, ainsi que les outils d’analyse de données : Excel, Power BI, Query, Pivot, AI, Copilot.

Savoir analyser des volumes importants de données et en extraire des conclusions factuelles.

Capacité à cartographier un processus et à identifier des points d’amélioration.

Aisance relationnelle et capacité à présenter des sujets à l’oral et à l’écrit.

Curiosité d’esprit et capacité d’apprentissage. Bon sens analytique et sens de l’innovation.

Une première expérience en Data Science ou IA serait un plus.

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