📅 Début : Septembre 2026

⏳ Durée : 2 ans (1ʳᵉ année Intelligence Artificielle, 2ᵉ année Actionable Advanced Analytics – AAA)

📖 Niveau d’études : Master Bac+4 / Bac+5 - école d’ingénieur, université, data/IA, informatique, Supply Chain

📍Localisation : Les Carmes, Clermont-Ferrand – Siège social du Groupe MICHELIN
 

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Contexte du poste

Depuis 8 ans, nous concevons et déployons des solutions d’IA déjà utilisées dans 15 business pour soutenir la performance des opérations Supply Chain (prévisions de la demande, alertes, self‑healing SC, optimisation transports).

Depuis 2022, nous avons franchi une nouvelle étape avec des copilotes analytiques “Actionable Advanced Analytics (AAA)” : des solutions qui accélèrent les analyses, mettent en évidence les décisions clés et proposent des actions concrètes, tout en gardant l’humain au cœur de la décision.

Au sein de l’écosystème Data & Analytics Supply Chain, vous rejoignez une équipe pluridisciplinaire (data analysts, data scientists, data engineers, expert·es Supply Chain) et contribuez à transformer la donnée en décisions et en impact opérationnel mesurable.

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Vos missions

✅ Année 1 – Intelligence Artificielle (AI)

Vous contribuez à un projet IA sur un sujet en cours, au plus près des opérationnels.

Responsabilités clés

• Cadrer le problème avec les équipes métiers (enjeu, périmètre, critères de succès).

• Identifier et analyser les données pertinentes (sources, qualité, disponibilité).

• Préparer les données : nettoyage, exploration, features, documentation.

• Contribuer à l’évaluation des modèles avec les data scientists et les métiers (métriques, robustesse, biais/limites).

• Participer à l’intégration de la solution dans les processus opérationnels et au suivi post‑déploiement (monitoring, support).

• Travailler dans une logique “human‑in‑the‑loop” (validation humaine) lors de l’industrialisation et de l’usage.

✅ Année 2 – Actionable Advanced Analytics (AAA) : copilotes analytiques

Vous prenez un sujet complet et contribuez à un outil “copilote” qui reproduit/automatise des analyses et recommande des actions.

Responsabilités clés

• Identifier des use cases à fort impact opérationnel (priorisation par valeur/effort).

• Modéliser sous forme d’algorithmes les analyses réalisées par les opérationnels (logique métier, règles, seuils, scénarios).

• Co‑concevoir des outils analytiques automatisés avec les data engineers (pipeline, fiabilité, performance).

• Tester, adapter, déployer auprès des utilisateurs et mesurer l’adoption (feedback loop, itérations).

• Contribuer à la documentation des données, des règles/algorithmes et aux standards d’industrialisation.

• Participer au support applicatif et à l’amélioration continue.

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Compétences techniques

• Goût fort pour la donnée et l’analyse (data crunching, rigueur).

• Appétence Supply Chain (process end‑to‑end, enjeux opérationnels).

• Capacité à structurer : poser un problème, formuler des hypothèses, prioriser.

• Outils data / code (apprentissage accepté) : SQL (requêtage), Python ou équivalent (pandas…), notions de stats/ML appréciées ou encore Data viz / BI (ex. Power BI)

• Anglais professionnel requis (échanges internationaux).

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Compétences comportementales (soft skills)

• Esprit d’analyse & de synthèse, curiosité, sens du concret (“actionnable”)

• Aisance à travailler avec des opérationnels (écoute, pédagogie)

• Collaboration en équipe pluridisciplinaire (IT + business)

• Autonomie progressive, fiabilité, sens du service & orientation client

Michelin entreprise engagée dans la mobilité durable et reconnue pour ses actions en faveur de l’expérience employé !

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