Alternant(e) - Data Steward DO Manufacturing F/H1.1. DATA MANAGEMENT
• Appliquer ou faire appliquer les standards de qualité, fiabilité et pérennité des données en coordination avec le Data Manager du processus « Fabriquer », ses pairs Data Référents et la DSI sur les données du processus y compris des données de référence dans les systèmes (ERP, PLM …)
• Contribuer à assurer la protection et la mise en conformité de la donnée tout au long de son cycle de vie (collecte, stockage, exploitation, diffusion)
• Participer à la complétude des dictionnaires de données processus/appli
• Participer à la réalisation de cas d'usage dans le data catalog Collibra
• Contribuer à l'animation d'un réseau de pairs au sein des sites et autres processus
• Mettre en œuvre les protocoles de surveillance (tour de contrôle, suivi remédiation…)
• Communiquer sur les réalisations
1.2. PROJETS DATA & IA
• Participer aux prochains cas d'usage de la data platform ou autres solutions de stockage et exploitation de données
• Spécifier avec le métier les besoins, données et objectifs de résultats (doc projet, schéma de flux, dico des données, contrôles qualité)
• Contribuer avec le data engineer à mettre en place la collecte des données, les règles de transformation, de mise en rejets
• Participer aux tests unitaires et d'intégration
• Mettre en place la tour de contrôle pour la surveillance de la remédiation des données de mauvaise qualité
• Participer à documenter le projet (wiki) et assurer le transfert de connaissances auprès des métiers
• Savoirs
o Gestion et qualité des données : Compréhension des principes de structuration, de collecte, de validation et de nettoyage des données
o Gouvernance de la donnée : Sensibilisation aux bonnes pratiques, à la réglementation et aux enjeux de sécurité, confidentialité, traçabilité et conformité des données
o Connaissance a minima de la réglementation concernant les données personnelles et des principes de cybersécurité
o Processus industriels : Idéalement, bases sur le fonctionnement de la production industrielle, la fabrication, qualité, logistique, supply chain …
o Systèmes d'information industriels : Notions sur les ERP, MES, PLM
o Connaissance d'outil de visualisation Power BI
o Connaissance de la modélisation en étoile
o Idéalement, connaissance de langages de programmation (Python…)
o Idéalement, connaissance des outils de collecte de flux (bases de données, requêtes simples), manipulation de données et manipulation statistique (dataiku)
• Savoir faire
o Collaborer en mode projet. Connaissance des méthodes agiles appréciée
o Capacité à animer des ateliers de travail et rédiger une synthèse avec plan d'action
o Faculté de collecte de données, d'analyses des données, de détection des incohérences et de réalisation de plans de remédiations
o Aisance à la rédaction documentaire
o Transparence sur les actions et avancées
• Savoir être
o Facultés d'adaptation et capacité à prendre en main de nouveaux outils
o Bon sens, esprit d'équipe et curiosité
o Certaine autonomie compte tenu de la taille de l'équipe et de l'organisation décentralisée
o Sens du service et de la satisfaction des parties prenantes au projet, des délais et résultats
o Discrétion et respect de la confidentialité