Leader Capability Data (IT) / Freelance

Onyx-Conseil

Clermont-Ferrand

Hybride

EUR 70 000 - 95 000

Plein temps

Il y a 5 jours
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Résumé du poste

Onyx-Conseil recherche un expert en gouvernance et ingénierie des données pour structurer les données d’ingénierie et soutenir la transformation Manufacturing Engineering. Vous définissez le cadre de données, les flux et la traçabilité.

Le poste implique de mettre en place des standards, de travailler avec les équipes IT et métiers, et d’assurer l’évolutivité du fil numérique.

Qualifications

  • Expérience en gouvernance des données et maîtrise du cycle de vie des données.
  • Conception et modélisation de données dans un contexte manufacturier.
  • Capacité à formaliser standards et conventions de nommage simples.

Responsabilités

  • Traduire la stratégie de données en programmes pour Manufacturing Engineering.
  • Structurer et standardiser les données et les métadonnées.
  • Définir le fil numérique, les flux et la traçabilité des données.
  • Piloter la gouvernance par domaine et les règles d’usage des données.

Connaissances

Data governance
Data modeling
Data lifecycle mgmt
Architecture data
Digital twin / IA
Conventions de nommage

Outils

Data lake
Data platforms
Intégrations système

Description du poste

Objectif principal de la mission / enjeu :

Garantir que les données d’ingénierie soient structurées, gouvernées et utilisées comme un actif stratégique afin de permettre un fil numérique évolutif et de soutenir la transformation Manufacturing Engineering.

Missions attendues détaillées :
  • Traduire la stratégie de données dans le contexte Manufacturing Engineering et prioriser les domaines de données clés : projet, système qualité, process et données industrielles, données métier d’ingénierie.
  • Structurer et standardiser les données d’ingénierie : modèles de données, relations, conventions de nommage, classification et cycle de vie créer / utiliser / mettre à jour / archiver.
  • Définir le fil numérique et les flux de données sur le cycle de vie de l’ingénierie, en garantissant la traçabilité de bout en bout et la réduction des silos.
  • Définir des règles simples de gouvernance et d’usage : lieux de stockage, structuration, responsabilité par domaine, attentes de qualité des données.
  • Faire évoluer les données vers une logique de produit : produits de données, actifs réutilisables, données découvrables, réutilisables et porteuses de valeur.
  • Contribuer aux décisions d’architecture données et outils : data lake, plateformes, intégrations, cohérence outils / modèles / usages.
  • Piloter l’alignement transverse afin de construire des fondations solides pour le fil numérique, jumeau numérique, IA et Analytics.
Compétences techniques / outils à maîtriser :
  • Data management, data gouvernance, data modeling et data lifecycle management.
  • Architecture des données : data lake, plateformes de données, intégrations, interopérabilité outils.
  • Digital thread, digital twin, IA / Analytics appliqués à l’ingénierie.
  • Compréhension des outils et applications d’ingénierie et des modèles de données associés.
  • Capacité à formaliser des standards, conventions de nommage, classifications et règles d’usage simples
Compétences fonctionnelles requises :
  • Bonne compréhension du Manufacturing Engineering, des processus d’ingénierie et de la transformation Manufacturing Engineering.
  • Capacité à décliner la stratégie de données DOMF dans le contexte Manufacturing Engineering.
  • Maîtrise des enjeux données projet, qualité, process / industriel et données métier d’ingénierie.
  • Capacité à relier la structuration des données à la décision, à la performance et à la création de valeur
Compétences comportementales :
  • Leadership transverse et capacité d’alignement entre métiers, IT / Digital et initiatives I4.0.
  • Autonomie élevée, capacité à structurer une démarche, prioriser et définir des jalons.
  • Pédagogie et pragmatisme pour favoriser l’adoption de règles simples par les ingénieurs.
  • Esprit de synthèse, orientation valeur, capacité à influencer sans lien hiérarchique
Présence souhaitée :

hybride, à confirmer selon organisation de la mission.

Langue et niveau :

Français courant ; anglais professionnel recommandé pour échanges avec équipes globales.

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