- Prévision des besoins logistiques en rechanges
- Analyser les besoins logistiques prévisionnels pour la maintenance préventive et corrective
- Analyser les calculs de prévision.
- Manipuler les modèles mathématiques sous jacents à OPUS pour faire des simulations de besoins en pièces de rechanges.
Profil :
De formation ingénieur / data analyste vous avez au moins 3 ans d'expérience en réalisation de simulations via OPUS SIMLOX.
Bon(ne) communicant(e), vous avez le sens du relationnel et êtes capable de communiquer avec de nombreux interlocuteurs.