Analyste de Données (Grande Distribution) - stage fin d'étude
Coopérative U - Cayenne
- Type de contrat
- Autre
- Salaire
- selon réglementation en vigueur
- Publié le
- 01/01/2026
- Source
- Partenaire
- Description
- Intitulé du poste : Stagiaire – Analyste de Données (Grande Distribution) Service : Équipe Data & Projets / Direction Lieu : Guyane (Cayenne / Saint-Laurent / Kourou – selon affectation) Type de contrat : Stage de fin d’études (4 à 12 mois) Rattachement hiérarchique : Équipe Projets & Direction Présentation de l’entreprise Les Magasins U en Guyane regroupent plusieurs enseignes (Hyper U, Super U, U Express). Dans un secteur où la performance et la compétitivité reposent sur l’analyse fine des données, nous proposons un stage de fin d’études qui permettra au/à la stagiaire d’évoluer dans un environnement dynamique et concret, en participant activement à l’amélioration du pilotage des activités. Missions principales Sous la supervision de l’équipe Projets et de la Direction, le/la stagiaire contribuera à : · Collecter et fiabiliser les données issues des ventes, stocks, supply chain et opérations promotionnelles · Développer et automatiser des tableaux de bord et reporting (Excel, Power BI, Qlik, etc.) · Analyser les performances commerciales (ventes, marges, ruptures, rotations) et identifier les leviers d’optimisation · Étudier l’impact des promotions, des assortiments et des prix sur les ventes · Contribuer à la mise en place d’outils d’aide à la décision pour la Direction · Participer à des projets transverses associant data, logistique et commerce · Stage de fin d’études : 4 à 12 mois · Localisation : Guyane (Cayenne, Saint-Laurent ou Kourou) · Indemnisation : selon réglementation en vigueur Profil recherché · Étudiant(e) en fin de cycle Bac+5 (école de commerce, école d’ingénieur, université) avec spécialisation data, statistiques, contrôle de gestion ou business intelligence · Bonne maîtrise d’Excel avancé, SQL et/ou outils BI (Power BI, Qlik, Tableau) · Esprit analytique et rigoureux, capable de manipuler et d’interpréter de grands volumes de données · Capacité à vulgariser les analyses pour un public non technique · Curiosité, autonomie, implication et sens du travail en équipe