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Data manager industriel - gouvernance et transformation digitale (h/f)

Paris
CDI
CTS Corporate
De 30 000 € à 40 000 € par an
Publiée le 14 mai
Description de l'offre

Le Challenge : Lever les verrous technologiques de la donnée industrielle
Dans le cadre d'un programme majeur de transformation digitale, nous recherchons un Data Manager pour structurer, fiabiliser et piloter les données des processus de fabrication et de gestion des infrastructures (Bâtiments et Machines).

Le Prestataire contribuera pleinement à résoudre les difficultés techniques et ainsi à lever les incertitudes rencontrées au travers de la prestation décrite dans le présent cahier des charges. Implicitement cette activité est éligible au CIR (Crédit Impôt Recherche).

Vos Missions : Architecture, Gouvernance et Qualité
Sous la responsabilité de la Direction Industrielle, vous intervenez sur un environnement applicatif complexe (ERP, MES, OneCAPEX, OneSPC) pour remplir cinq objectifs majeurs :

1. Diagnostic et Cadrage de Recherche Data
- Réaliser un diagnostic à 360° de l'existant : flux, usages et cycles de vie des données.
- Identifier les jeux de données critiques (capacités machines, investissements, SPC).
- Analyser les incertitudes liées à la localisation et au formalisme des données.

2. Déploiement de la Data Gouvernance
- Décliner le cadre de gouvernance groupe sur les processus industriels internes.
- Structurer les rôles (Data Owners, contributeurs) en lien avec les Business Process Managers.
- Documenter et cataloguer les données via les référentiels et outils dédiés (type Collibra).

3. Ingénierie de la Qualité et Standardisation
- Définir les règles de cohérence, d'unicité et de fiabilité des données.
- Piloter la mise à plat et la standardisation des données des installations industrielles.
- Réduire la dette data et documentaire pour sécuriser la traçabilité.

4. Pilotage Opérationnel et Performance
- Assurer l'interface entre les métiers industriels, les équipes Manuf 4.0 et la DSI.
- Suivre les indicateurs de performance (KPI) de qualité de la donnée.
- Mettre en oeuvre une boucle d'amélioration continue pour stabiliser les processus.

5. Accompagnement au Changement
- Acculturer les équipes opérationnelles aux bonnes pratiques de gestion des données.
- Participer activement aux instances de gouvernance et aux échanges avec les sites de production.

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