Chez Framatome, filiale d'EDF, nous concevons et fournissons des équipements, des services, du combustible, et des systèmes de contrôle-commande pour les centrales nucléaires du monde entier. Nos 20 000 collaborateurs permettent chaque jour à nos clients de produire un mix énergétique bas-carbone toujours plus propre, plus sûr et plus économique. Nos équipes développent également des solutions pour les secteurs de la défense, de la médecine nucléaire et du spatial. Implantée dans une vingtaine de pays, Framatome rassemble les expertises d'hommes et de femmes passionnés et convaincus que le nucléaire est une énergie d'avenir. Entreprise responsable, nous développons des actions pour former et accompagner les premières expériences professionnelles (label Happy Trainees), intégrer tous les talents, dont les personnes en situation de handicap, oeuvrer pour l'égalité professionnelle et la mixité de nos métiers (94/100 à l'index de l'égalité hommes-femmes) et concilier les temps de vie. Pour suivre notre actualité, retrouvez-nous sur www.framatome.com, LinkedIn, Instagram et X. Le Programme EPR2 recherche son/sa futur(e) Architecte de Données Produit. Description de la mission : Concevoir et piloter l'architecture des données Produit sur l'ensemble du cycle de vie (conception industrialisation fabrication V& V ), afin d'assurer unicité, qualité, traçabilité et valorisation de l'information produit. Organisation et Interfaces : Rattachement : L'architecte de Données Produit est rattaché opérationnellement à l'Architecte Intégration Produit N4S EPR2 et hiérarchiquement au Référent Métier GCSE de la BU PCM. Périmètre : PLM ; ERP ; MES ; TrackIT ; Totem ; Coedm. Parties prenantes : Direction Technique, Direction Industrielle, Programme PLM, IMS Manager, Supply Chain, Programme Standardisation. Missions : En interface avec toutes les parties prenantes, vous coordonnez et pilotez les activités suivantes : Définir la cible d'architecture des données Produit (conceptuel/logique/physique), ontologies et taxonomies ; établir la cartographie du modèle de données EPR2. Définir les règles de data quality (complet/valide/cohérent), normes/standards (unités, codifications, classifications), cardinalités et exigences de conformité (traçabilité des changements, archivage). Garantir l'unicité de la donnée et les relations système maître - réplique entre systèmes d'information, Définir, formaliser et faire appliquer des recommandations d'usage des outils afin d'unifier les listes de valeurs, codifications et statuts, avec une source maîtresse par domaine et des règles de synchronisation garantissant la cohérence intersystèmes. Faciliter la réutilisation de la donnée Produit dans le cadre du Programme 6 tranches. Définir le découpage de MBOM en CI, coordonner avec les découpages des FDR et PRR, Structurer les bases de données de suivi des configurations (registres de configuration), de suivi des appros, de remonté de la V& V Livrables : Registre central des listes de valeurs (Codelists Registry) source maîtresse, valeurs autorisées, règles de nommage, dépendances, mappings par outil, format, versioning, effectivité, propriétaire et processus d'évolution. Cible d'architecture et cartographie des flux de données Produit (ASIS/TOBE). Modèle de données, Matrice de mastership *, ontologie/taxonomie, dictionnaire d'attributs. Règles de qualité & contr ôles automatiques (profils, seuils, exceptions). [*]Une matrice de mastership est un tableau qui définit, pour chaque type de donnée (plans, nomenclatures, gammes, etc.), où se trouve la donnée de référence et qui en est responsable. Elle sert à garantir une source unique de vérité, éviter les doublons et clarifier les responsabilités entre systèmes et acteurs. Le poste est basé à Paris La Défense et nécessitera des déplacements occasionnels. Possibilité de télétravail après 3 mois d'ancienneté, jusqu'à 3 jours / semaines, selon les modalités à définir avec le manager. Rémunération affichée à titre indicatif, à définir selon profil. Compétences requises : Techniques Diplôme de niveau Bac +5, type école d'ingénieur ou équivalent Connaissances en Systems Engineering Analyses de Bases de données Comportementales Leadership transversal, pédagogie et négociation. Orientation valeur/ROI, rigueur d'exécution, . Capacité à structurer et à standardiser sans pénaliser l'agilité des équipes.