VOTRE MISSION
Rejoignez une équipe au cœur de la transformation digitale des usines du Groupe. En lien étroit avec les métiers du traitement de l’eau potable et de l’eau usée ainsi qu’avec les expertises digitales, vous contribuez à améliorer la performance opérationnelle des installations grâce à la data et à des solutions innovantes d’optimisation.
Dans un environnement mêlant terrain, analyse des procédés et technologies digitales, vous développez une double compétence métier & data et participez à des projets à fort impact en France comme à l’international.
Vos missions :
Vous interviendrez sur 3 axes principaux :
Analyse des procédés & performance des usines
1. Analyser le fonctionnement des usines (épuration, dessalement, réutilisation des eaux) afin d’en comprendre en détail les procédés et les paramètres de performance.
2. Identifier les leviers d’optimisation (énergie, réactifs, performance globale, coûts d’exploitation) en s’appuyant sur l’analyse des données et des pratiques terrain.
3. Détecter les opportunités de création de valeur via le digital et quantifier les gains potentiels associés.
Déploiement de solutions digitales d’optimisation
4. Proposer des modules digitaux adaptés aux besoins identifiés (optimisation, data, algorithmes) en lien avec les équipes Data Science et les experts métiers.
5. Accompagner le déploiement des solutions sur les sites, en France et à l’international, en collaboration avec les exploitants et les équipes techniques.
6. Contribuer à des projets d’optimisation tels que l’amélioration de la consommation de réactifs chimiques ou l’optimisation de l’aération des stations d’épuration.
7. Participer à la structuration et à la valorisation des offres digitales en démontrant les bénéfices opérationnels et économiques.
Pilotage de la performance & création de valeur
8. Évaluer en amont les gains potentiels des solutions proposées (économiques, énergétiques, opérationnels).
9. Mesurer les performances après déploiement et analyser les résultats obtenus afin de valider la création de valeur.
10. Mettre en place des indicateurs de suivi et des méthodologies d’évaluation de la performance.
11. Contribuer à l’amélioration continue et à l’industrialisation des solutions d’optimisation.
Le poste est basé à Toulouse pour la première phase puis sur le site du Pecq.
VOTRE PROFIL
Diplômé(e)d’une école d’ingénieur en procédés, hydraulique ou génie industriel, vous disposez idéalement de connaissances dans le domaine du traitement de l’eau ou des procédés industriels.
Jeune diplômé(e) ou disposant d’une première expérience, vous avez été exposé(e) à des problématiques liées à la performance industrielle, à l’optimisation de procédés ou à l’analyse de données. Vous manifestez un réel intérêt pour les sujets digitaux, notamment la data, l’optimisation et les outils d’aide à la décision.
Vous êtes capable d’analyser des données techniques et de comprendre les enjeux de performance opérationnelle, en intégrant les dimensions économiques associées.
Doté(e) d’un bon relationnel, vous savez interagir avec des interlocuteurs variés, aussi bien sur le terrain qu’au sein d’équipes expertes. Vous faites preuve d’un esprit analytique, d’une orientation résultats et d’une forte capacité de synthèse. Votre pédagogie vous permet de vulgariser des sujets techniques et de faire le lien entre des équipes métiers et des équipes digitales. Curieux(se), proactif(ve) et impliqué(e), vous avez envie de contribuer à des projets innovants au cœur de la transformation digitale des usines.
Un niveau d’anglais courant est indispensable pour évoluer dans ce poste.
Pourquoi rejoindre ce poste ?
12. Un parcours Graduate structuré sur 2 ans avec accompagnement par des experts
13. Une expertise rare et différenciante sur des enjeux critiques (eau, performance, innovation)
14. Des projets concrets à impact environnemental
15. Des perspectives d’évolution variées (expertise, R&D, opérationnel, international)
Suez préserve l’équilibre entre vie professionnelle et privée, ce poste est ouvert au télé BU: Water Division - Water FranceCATEGORY: Management
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