Data Analyst & Data Engineer

Fondé il y a plus de trente ans, Perenco est un producteur indépendant d'hydrocarbures qui intervient sur l'ensemble du cycle de vie des projets, de l'exploration au démantèlement. Sa production brute est de l’ordre de 500 000 BOEPD. La force du Groupe réside dans l'ingéniosité technique et la polyvalence de ses plus de 8 500 collaborateurs, qui apportent des solutions sûres et respectueuses de l'environnement aux champs pétroliers et gaziers du monde entier. En valorisant et en développant les ressources locales, Perenco est fier de soutenir la croissance économique et le développement social partout où il opère.

Perenco, basé au Royaume-Uni, est présent dans 12 pays partenaires.

Au sein du département Projets de Surface à Paris, vous contribuerez à la valorisation des données relatives à des projets d'infrastructures industrielles : plateformes pétrolières, pipelines, installations de traitement, génération électrique et équipements associés.

Le département dispose d'un historique important de projets dont les données sont aujourd'hui réparties entre différentes sources (ERP, bases de données, fichiers Excel, rapports de projet et documents techniques). L'objectif du stage est de structurer et valoriser ce patrimoine de données afin de faciliter le retour d'expérience et l'analyse des performances des projets passés.

Un premier socle technique existe déjà sous forme de tableaux de bord Power BI et d'applications Streamlit qui serviront de base aux développements futurs.

Missions principales :

Sous la supervision de l'équipe Projets et en collaboration avec les équipes Data/IT, vous participerez à :

Structuration des données

• Identifier et recenser les différentes sources de données projets,
• Concevoir et alimenter une base de données de consultation des projets historiques,
• Structurer les données techniques, financières et opérationnelles afin de permettre leur exploitation,
• Participer aux activités de contrôle qualité et de fiabilisation des données.

Analyse et valorisation

• Mettre en place des indicateurs de performance (KPI) sur les projets terminés,
• Réaliser des analyses permettant d'identifier les facteurs de succès et les axes d'amélioration des projets,
• Participer à la création de dashboards interactifs pour les chefs de projet et le management.

Développement d'outils digitaux

• Faire évoluer les dashboards Power BI existants,
• Développer ou améliorer des applications Streamlit destinées à la collecte et à la consultation des données projets,
• Participer à l'intégration de nouvelles données dans l'écosystème Snowflake,
• Contribuer à l'automatisation des flux de données entre les différentes sources.

Documentation et amélioration continue

• Documenter les modèles de données et les développements réalisés,
• Former les utilisateurs aux nouveaux outils,
• Proposer des améliorations fonctionnelles et techniques permettant d'accélérer la digitalisation du département.

Profil recherché

• Étudiant(e) en école d'ingénieur, université ou formation spécialisée en Data Science, Informatique décisionnelle ou Génie industriel,
• Connaissance de SQL, Power BI (modélisation, DAX, visualisation), Python,
• Manipulation et analyse de données,
• La connaissance de Streamlit, Snowflake, Git et de concepts de Data Engineering (ETL, pipelines de données, qualité des données) est un vrai plus,
• Curiosité et goût pour l'analyse,
• Rigueur dans le traitement des données,
• Capacité à comprendre les besoins métier,
• Autonomie et force de proposition,
• Bon relationnel pour interagir avec des équipes techniques et opérationnelles internationales.

Ce que le stage vous apportera

• Une expérience mêlant Data Analysis et Data Engineering dans un environnement industriel exigeant,
• Une vision complète du cycle de vie de la donnée : collecte, stockage, transformation, analyse et restitution,
• La possibilité de travailler sur des problématiques concrètes d'infrastructures pétrolières internationales,
• Une montée en compétence sur Power BI, Streamlit, Snowflake et Python,
• Une forte proximité avec les utilisateurs finaux et les décideurs métier.