Objectif: Développer un modèle de prévision pour anticiper les volumes d’achat de thon à moyen terme selon saisonnalité, rythme de production, stock et tendances marché.
Missions:
- Collecte et nettoyage des données historiques (production, achats, stocks, prix, origine, etc.)
- Analyse exploratoire: tendances et saisonnalité
- Construction de modèles (régression, ARIMA, Random Forest, XGBoost, etc.) et expérimentation (MySQL, MongoDB, Google Colab)
- Évaluation/Comparaison des performances et intégration dans un tableau de bord (Excel, Power BI, Streamlit)
Profil recherché:
- Élève ingénieur en Data Science, Supply Chain Analytics ou Génie Industriel; Python, Excel, Power BI
Infos pratiques:
- Direction: Supply Chain à Tunis
- Encadrant: Directeur SC
- Lieu: Onsite (Tunis)
- Nombre de candidats: 1
- Réf: PF-26-010