Lead Data Engineer H / F

Safran; Gennevilliers; Sur place; EUR 45 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une entreprise d'ingénierie recherche un Data Engineer / Data Analyst pour déployer et optimiser des solutions data en France, aux USA et au Mexique. Vous contribuerez à l'amélioration de la productivité des usines grâce à votre expertise en développement Python et en bases de données. Le poste nécessite une forte collaboration avec plusieurs équipes et implique des responsabilités en formation et documentation.

Qualifications

• Maîtrise des environnements Data (cloud ou on-premise), en particulier sur AWS.
• Solide expérience du développement Python pour le traitement et l'exploitation des données industrielles.
• Sensibilisation à la réglementation sur les données personnelles, sécurité et confidentialité.

Responsabilités

• Accompagner le déploiement des outils numériques en collaboration avec les équipes.
• Soutenir le Bureau d'Études et le Bureau des Méthodes dans l'amélioration continue.
• Former et accompagner les équipes métiers à l'analyse de données.

Connaissances

Maîtrise des environnements Data (cloud ou on-premise)

Pratique avancée des bases de données SQL et NoSQL

Compétences en modélisation de données

Solide expérience du développement Python

Maîtrise des outils de gestion de flux de données

Bon niveau sur les outils de data visualisation

Compréhension des méthodes de développement agile

Description du poste

Au sein du CEI Fabrication Composite et rattaché(e) à l'équipe « Produits, simulation et analyse », vous accompagnez la transformation numérique et la performance industrielle, en France, aux USA et au Mexique. Vous êtes responsable du déploiement, de l'optimisation et de l'industrialisation de solutions data pour améliorer la surveillance, la qualité et la productivité des usines. - Déploiement d'outils data : Accompagner le déploiement des outils numériques (projet MADAM - Manufacturing Data Management) en collaboration avec les équipes engineering, IT, et métiers. - Support à la résolution de problèmes et à l'optimisation : Soutenir le Bureau d'Études et le Bureau des Méthodes lors des démarches d'amélioration continue (8D, optimisation des gammes, analyses qualité / coût). - Développement de solutions data industrielles : Concevoir, modéliser et développer des outils permettant la collecte, le stockage sécurisé (bases de données, cloud) et l'exploitation efficiente des données de production. - Contrôle qualité et fiabilité des données : Mettre en place des circuits de contrôle, de remédiation et d'automatisation pour garantir la qualité, l'intégrité et la confidentialité des données industrielles. - Collaborations transverses : Travailler en forte synergie avec les équipes des sites de Gennevilliers, Villaroche, Commercy, Querétaro et Rochester. - Transfert de compétences et formation : Former et accompagner les équipes métiers à l'analyse de données et à l'utilisation des nouveaux outils. - Documentation & industrialisation : Documenter les processus, assurer le transfert de connaissance et l'industrialisation des solutions développées.

Compétences techniques (Data Engineer / Data Analyst) : - Maîtrise des environnements Data (cloud ou on-premise), en particulier sur AWS. Pratique avancée des bases de données SQL et NoSQL. - Compétences en modélisation de données (modèle en étoile, normalisation) et conception d'ETL. - Solide expérience du développement Python pour le traitement et l'exploitation des données industrielles. - Maîtrise des outils de gestion de flux de données et d'API. - Sensibilisation à la réglementation sur les données personnelles, sécurité et confidentialité. - Bon niveau sur les outils de data visualisation (ex : PowerBI, Braincube), conception de tableaux de bord et reporting. - Compréhension des méthodes de développement agile et gestion de projet data. Savoir-être et méthodes : - Capacité d'adaptation à des contextes industriels variés et à de nouveaux outils. - Sens de l'écoute, esprit d'équipe et bon relationnel pour faire le lien entre techniques et métiers. - Autonomie, rigueur et aptitude à documenter et transmettre les acquis. - Force de proposition dans l'optimisation et la résolution de problèmes, curiosité technologique constante.