Contexte
Au sein du bureau de Paris, la business unit Digital Customer (350 collaborateurs) accompagne les grandes entreprises françaises et internationales dans leurs projets de transformation. La BU accompagne en particulier les secteurs du Luxe, du Retail, de la Beauté, de l'Hospitalité, des Services et des FMCG.
Au cœur des plus grands enjeux actuels et futurs de ces secteurs, vous accompagnerez nos clients dans leurs projets de transformation les plus importants : lancement de nouvelles offres et de produits, digitalisation des parcours et processus métier, amélioration de la connaissance client, performance de la Supply Chain, exploitation des données pour la recherche et l'innovation, refonte des modèles de distribution…
Au sein de la BU DC, l'offre Data, Analytics & AI (70 consultants au sein de cette communauté) accompagne les directions métiers, Data & IT dans leurs transformations liées aux données. Les enjeux sont vastes : le renforcement de la connaissance client pour mieux cibler les actions Marketing, l'automatisation de processus via l'IA, la monétisation des données en sont des exemples. Nos équipes vont intervenir de bout en bout sur ces projets de transformation, de la stratégie à la mise en œuvre opérationnelle. Nos interventions vont par exemple se décliner en :
Quelques exemples concrets de missions réalisées récemment par nos consultants :
En particulier, notre activité Data & Analytics Engineering est en pleine croissance. A la croisée entre les enjeux techniques et les savoir-faire business de DC, cette discipline vise à rendre les données clés d’une entreprise accessibles, fiables et exploitables pour la prise de décision. L’Analytics Engineer conçoit et maintient l’infrastructure analytique — il transforme des données brutes issues de diverses sources en modèles clairs et cohérents, prêts à l’usage. Son rôle est d’allier la compétence technique Data (BI, data platforms, Machine Learning…) à la compréhension des besoins métiers clés de DC (relation client, marketing, supply chain, opérations, retail), afin de structurer des données et des analyses au service de la croissance, de la performance et de la prise de décision.
Objectif du stage
Encadré(e) par un(e) chef(fe) de projet expérimenté(e), vous aurez l’opportunité de contribuer à un sujet prospectif et innovant au cœur des enjeux actuels Data, Analytics & IA, notamment sur des dimensions techniques Analytics.
Votre stage s’articulera autour de deux grands axes :
Une étude de fond visant à explorer les enjeux actuels de l’Advanced Analytics (modern data stack, data platform unifiées, algorithmes d’Advanced Analytics, Data Mesh…), tant du point de vue des outils technologiques que des méthodologies associées. Cette étude aboutira à la rédaction d’un article de synthèse, destiné à être partagé en interne et/ou publié sur les canaux de communication de Wavestone.
Une participation active à des missions opérationnelles clients, au sein d’équipes projet, vous permettant de découvrir la réalité du métier de consultant et de développer les compétences clés attendues : analyse, synthèse, compréhension des enjeux métiers, relationnel client et capacité à travailler en équipe. En complément, vous développerez des compétences techniques sur les solutions et plateformes BI & Analytics phares du marché.
En parallèle, vous serez pleinement intégré(e) à à la vie interne du cabinet et pourrez contribuer, selon vos appétences, à :
L’animation et le développement de l’offre Data, Analytics & IA
La rédaction de contenus de thought leadership (articles, interventions en évènement et/ou école…) ;
Les initiatives de recrutement, de relations écoles et de formation ;
La mise en place de démonstrateurs techniques et/ou le test de nouvelles solutions Data & Analytics
Travaux à réaliser :
Le ou la stagiaire contribuera activement à l’enrichissement de l’offre interne de Wavestone autour de la Data, de l’IA et de l’Analytics Engineer, autour de la Modern Data Stack et de l’intégration de l’IA dans les pipelines et produits data. à travers quelques exemples de sujets suivantes :
En outre, il interviendra également en mission auprès d’équipes expérimentées (voir exemples de mission ci-haut), afin de développer ses compétences technologiques Data, Analytics & IA.