Descriptif du poste: **Secteur : Aéronautique / Industrie** **Localisation : Saclay ou Malakoff** **Télétravail : hybride - présence sur site 3 jours par semaine** **Démarrage : dès que possible** **Expérience requise : minimum 3 ans hors stage** Dans le cadre du renforcement de la gouvernance des données industrielles portée par la Direction Industrielle, et en lien étroit avec les initiatives de Transformation Digitale, nous recherchons un **Data Manager Industriel H/F** pour intervenir auprès d'un grand acteur du secteur aéronautique. La mission s'inscrit dans un environnement industriel complexe, structuré autour des processus **"Fabriquer"** et **"Mise à disposition des infrastructures"**, couvrant notamment les données liées aux **bâtiments, machines, capacités, investissements, SPC et indicateurs de pilotage**. Ces processus reposent aujourd'hui sur un écosystème applicatif hétérogène : **MES, ERP, OneCAPEX, OneSPC, outils ateliers, applications métiers industrielles**, etc. L'objectif est de structurer, fiabiliser et piloter les données afin de disposer d'un socle data maîtrisé, standardisé et partagé. ### Vos missions En tant que **Data Manager**, vous interviendrez sur la mise en place et l'animation opérationnelle du Data Management des processus industriels identifiés, conformément aux principes de gouvernance data du groupe. Vos principales responsabilités seront les suivantes : ### Diagnostic et cadrage Data * Réaliser un diagnostic 360° de l'existant : données, applications, flux, usages et responsabilités ; * Identifier les jeux de données clés associés aux processus industriels : machines, bâtiments, capacités, investissements, SPC, indicateurs ; * Clarifier le formalisme des données, leur localisation, leur cycle de vie et leurs usages ; * Cartographier les flux de données et les interactions entre applications. ### Mise en œuvre de la Data Gouvernance * Décliner les règles de Data Gouvernance groupe sur les processus industriels concernés ; * Structurer et clarifier les rôles autour de la donnée : Data Owner, Data Manager, contributeurs, métiers, IT ; * Contribuer au catalogage et à la documentation des données dans les outils dédiés ou référentiels existants ; * Participer à la mise en place d'un cadre de gouvernance partagé avec les équipes industrielles, Manuf4.0, BPM et SI. ### Qualité et standardisation des données * Définir et mettre en œuvre les règles de qualité des données : complétude, cohérence, unicité, fiabilité ; * Piloter des chantiers de mise à plat, nettoyage et standardisation des données liées aux installations industrielles ; * Accompagner la réduction de la dette data et documentaire ; * Sécuriser les KPI processus par une meilleure maîtrise de la donnée. ### Pilotage opérationnel et coordination * Assurer l'interface entre les métiers industriels, les équipes Manuf4.0, la Direction Industrielle et les acteurs SI ; * Suivre les indicateurs de qualité data et de performance des processus ; * Mettre en place une boucle d'amélioration continue autour de la donnée ; * Participer aux instances de gouvernance et aux échanges avec les sites industriels. ### Accompagnement au changement * Accompagner les équipes dans l'appropriation des bonnes pratiques Data ; * Sensibiliser les utilisateurs à la qualité, à la traçabilité et à la standardisation des données ; * Adopter une posture de facilitateur auprès d'interlocuteurs métiers et techniques. Profil recherché: ### Profil recherché Vous justifiez d'une expérience significative d'au moins **3 ans hors stage** en **Data Management**, **Data Quality**, **Data Gouvernance** ou sur des fonctions connexes. Une expérience dans un environnement **industriel, technique, multi-sites ou fortement outillé** est fortement appréciée. Vous avez idéalement déjà travaillé sur des missions de structuration ou de remise à plat de données existantes : diagnostic, nettoyage, fiabilisation, documentation, standardisation. ### Compétences techniques attendues Vous disposez de solides connaissances sur les sujets suivants : * Data Management et Data Gouvernance ; * Cycle de vie de la donnée ; * Qualité, traçabilité et standardisation des données ; * Cartographie des données, des flux et des usages ; * Structuration de référentiels de données ; * Données liées aux actifs industriels : machines, bâtiments, investissements, indicateurs ; * Environnements applicatifs complexes : MES, ERP, outils métiers industriels, applications de pilotage ; * Outils de Data Gouvernance ou de catalogage de type Collibra, Semarchy ou équivalents ; * Lecture et compréhension des flux de données inter-applications ; * Outils collaboratifs et