HR
Stagiaire Analyste Données & Supervision Technique H/F
Hris Suez Csod Com
Publiée le
01/07/2026
Contrat
Stage · 25-36 mois
Localisation
Dijon, BOURGOGNE-FRANCHE-COMTÉ, FR
Taille équipe
Inconnue emp.
Rémunération
Inconnue
Missions clés
Analyser données ticketing · Étudier qualité · Développer tableaux bord interactifs · Participer création · Proposer recommandations améliorer qualité données · Pilotage
Profil recherché
Rigueur · Esprit d'analyse
Outils & compétences
Gestion de portefeuille, Gestion de relations clients
Le poste en détail
Vos principales missions seront les suivantes : Mission 1 – Analyse des données de ticketing et de gestion de projets Analyser et structurer les données issues du système de ticketing, des outils de gestion de projets et des plannings. Définir et mettre en place des indicateurs de suivi de l’activité, de performance et de charge de travail. Construire des indicateurs tels que : nombre de tickets créés, en cours, clôturés et en retard ; délais de prise en charge et de résolution ; répartition des tickets par projet, type de demande, priorité ou équipe ; charge planifiée, charge consommée et capacité disponible ; taux de charge par collaborateur, équipe, projet ou période ; suivi de l’avancement et du respect des jalons projets. Développer des tableaux de bord interactifs sous Power BI. Participer à la création, à l’analyse et à l’amélioration des plannings projets. Proposer des recommandations pour améliorer la qualité des données, le pilotage de l’activité et la gestion de la charge. Mission 2 – Étude de cas d’usage IA pour la gestion des alarmes de supervision Analyser les alarmes générées par les systèmes de supervision. Étudier la qualité, la structure et l’homogénéité des données disponibles. Identifier les alarmes redondantes, incohérentes, non normalisées ou insuffisamment qualifiées. Proposer une nomenclature harmonisée des alarmes et des types d’alarmes. Étudier des cas d’usage d’intelligence artificielle, par exemple : classification automatique des alarmes ; regroupement d’alarmes similaires ; détection d’anomalies ou d’alarmes inhabituelles ; identification des alarmes les plus fréquentes ou les plus critiques ; aide à la priorisation et à l’analyse des causes récurrentes. Réaliser une preuve de concept sur un ou plusieurs cas d’usage identifiés.