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Forecast data scientist - mro civil engines f/h (H/F)

Magny-Les-HameauxCDIil y a 1h

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Postée il y a 1h · CDI

Description du poste

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 110 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 31,3 milliards d'euros en 2025, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.

Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2025 » du magazine TIME.

Safran Aircraft Engines conçoit, produit et commercialise, seul ou en coopération, des moteurs aéronautiques civils et militaires aux meilleurs niveaux de performance, fiabilité et respect de l'environnement. La société est notamment, à travers CFM International*, le leader mondial de la propulsion d'avions commerciaux courts et moyen-courriers.

* CFM International est une société commune 50/50 de Safran Aircraft Engines et GE Aerospace.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.

Descriptif mission Développez les méthodes statistiques et les modèles prédictifs qui pilotent plusieurs milliards d'euros d'activité MRO.

Au sein du département Demand & Planning du MRO (Maintenance Repair & Ovehaul) moteurs civils, vous contribuez à construire une vision fiable de la prévision pièce future, à court, moyen ou long terme.

Votre rôle : collecter, analyser et interpréter les données issues des activités de maintenance, des politiques de maintenance et des historiques, afin d'alimenter les processus de décision et de planification.

Vos missions

o Produire et fiabiliser les prévisions de demande pièces MRO à partir des données disponibles :

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