Stagiaire PFE

Votre environnement de travail

A propos de KPMG :

• KPMG Tunisie offre de nombreuses opportunités d'évolution au sein du réseau grâce à la politique de mobilité France Maghreb & Afrique Subsaharienne
• Un accès à un environnement multiculturel
• Des projets d’envergure et environnement international
• Un mode de travail hybride sur le marché local et sur les marchés voisins
• Un accès à la formation KPMG Academy

Modalités de travail :

• Localisation : Tunis - Lac III
• Type de contrat : Stage
• Date de début prévue : 01/02/2027
• Mode travail : Hybride
• Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

N'attendez plus, rejoignez un environnement de travail de qualité où le sens du collectif est clé.

Vos challenges

Contexte :

Au fil des ans, le patrimoine applicatif des organisations s'alourdit : nouvelles solutions métier, outils hérités jamais désinstallés, doublons issus de fusions ou de réorganisations. Beaucoup gèrent des dizaines, voire des centaines d'applications, sans vision claire de leur utilité, de leur coût ni de leur niveau de risque technique. Pour fiabiliser leurs décisions d'investissement et de modernisation, les entreprises des secteurs bancaire, public et industriel doivent évaluer ce portefeuille. Cette évaluation reste aujourd'hui largement manuelle (ateliers, entretiens, puis consolidation dans des fichiers Excel conçus au cas par cas). Elle présente trois limites : elle est chronophage, peu standardisée et difficilement réutilisable d'un contexte à l'autre.

Mission :

Le PFE vise à développer un outil qui automatise cette évaluation. À partir d'un inventaire applicatif (criticité métier, coût, dette technique, usage), l'outil calcule un score multicritère, classe chaque application selon la méthode TIME (Tolerate / Invest / Migrate / Eliminate), puis restitue les résultats sous forme de cartographie visuelle interactive et de feuille de route de rationalisation priorisée.

Votre profil

• Programmation en Python et développement d’API.
• Bases de données relationnelles (SQL) et manipulation de données.
• Notions d’IA appliquée : machine learning, NLP et IA générative.
• Visualisation de données et tableaux de bord (Power BI ou équivalent).
• Maîtrise des outils de développement (Git, conteneurisation).

• Connaissances en management : management de projet (méthodes agiles et classiques), management et gouvernance des systèmes d'information, gestion des processus métier, notions de gestion et d'analyse économique (coûts, budget, retour sur investissement), organisation et stratégie d'entreprise.

• Rigueur méthodologique et capacité de synthèse.
• Autonomie et aptitude à structurer un besoin peu formalisé.
• Capacité à présenter des résultats techniques à des interlocuteurs non techniques.
• Bonne communication en français et en anglais.

Informations additionnelles

Objectifs du sujet :

• Métier : accélérer et fiabiliser le diagnostic du portefeuille applicatif.
• Fonctionnel : automatiser la classification TIME de l'ensemble du portefeuille.
• Technique : construire un moteur de scoring multicritère (coût, valeur métier, risque technique) et une cartographie visuelle interactive.
• Data / IA : explorer le clustering pour identifier automatiquement les applications similaires ou redondantes à consolider.
• Industrialisation : concevoir un outil paramétrable et réutilisable, quel que soit le secteur (banque, public, industrie) ou le pays d'application