Apprenti DATA STEWARD DO Manufacturing F/H (H/F)
- 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 en étant relais opérationnel
- Mettre en oeuvre les protocoles de surveillance (tour de contrôle, suivi remédiation.)
- Promouvoir la culture data et communiquer sur les réalisations
- 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
Gestion et qualité des données : Compréhension des principes de structuration, de collecte, de validation et de nettoyage des données
Gouvernance de la donnée : Sensibilisation aux bonnes pratiques, à la réglementation et aux enjeux de sécurité, confidentialité, traçabilité et conformité des données
Connaissance a minima de la réglementation concernant les données personnelles et des principes de cybersécurité
Processus industriels : Idéalement, bases sur le fonctionnement de la production industrielle, la fabrication, qualité, logistique, supply chain .
Systèmes d'information industriels : Notions sur les ERP, MES, PLM
Connaissance d'outil de visualisation Power BI
Connaissance de la modélisation en étoile
Idéalement, connaissance de langages de programmation (Python.)
Idéalement, connaissance des outils de collecte de flux (bases de données, requêtes simples), manipulation de données et manipulation statistique (dataiku)- Savoir faire
Collaborer en mode projet. Connaissance des méthodes agiles appréciée
Capacité à animer des ateliers de travail et rédiger une synthèse avec plan d'action
Aisance à la rédaction documentaire
Transparence sur les actions et avancées- Savoir être
Autonomie
Sens du service et de la satisfaction des parties prenantes au projet, des délais et résultats
