Contexte :

Dans le cadre d’un projet data ambitieux, nous recherchons deux Data Project Managers Senior pour structurer et déployer une plateforme data industrielle, de la gouvernance à la valorisation avancée des données (IoT, SAP, géomatique, etc.).

• Durée : 6 mois (120 jours).
• Début : ASAP.
• Statut : Freelance.

Mission Principale :

Cadrage, conception et mise en œuvre d’une solution data end-to-end pour un environnement industriel, incluant :

1. Cadrage & Gouvernance :
   • Identifier les cas d’usage prioritaires (production, maintenance prédictive, logistique, etc.).
   • Définir le modèle de gouvernance (ownership, qualité, sécurité, conformité).
   • Structurer un glossaire métier (KPIs : tonnage, teneur, Capex/Opex, etc.).
2. Ingestion & Intégration des Données :
   • Collecte temps réel (capteurs IoT : OPC UA, PI System, SCADA) et données batch (SAP S/4, Ariba, RH, Finance).
   • Intégration des données géospatiales (SIG, drones).
   • Déploiement d’outils d’ingestion (Kafka, Flink, NiFi, StreamSets).
3. Architecture Data Platform :
   • Mise en place d’un Data Lakehouse (MinIO, Iceberg, Trino/Starburst).
   • Zoning (Bronze/Silver/Gold) et virtualisation (Denodo/Dremio).
   • Sécurité : RBAC, chiffrement, data lineage.
4. Qualité & Gouvernance Opérationnelle :
   • Contrôles de qualité (ex : données critiques pH, teneur en métaux).
   • Monitoring des anomalies et catalogage (OpenMetadata/Ataccama).
5. Analytics & Reporting :
   • Conception de tableaux de bord (production, énergie, logistique) via Power BI/Tableau.
   • Définition des KPIs (disponibilité équipements, coût par tonne, émissions CO₂).
6. Advanced Analytics & AI :
   • Déploiement de use cases : maintenance prédictive (équipements miniers), optimisation énergétique, qualité produit.
   • Applications sécurité/environnement (stabilité des digues, émissions).
7. Change Management & Upskilling :
   • Formation des équipes métier aux outils analytics.
   • Mise en place de processus Agile/Lean et valorisation des bénéfices data.

Profil Requis :

• Expérience confirmée en gestion de projets data complexes (environnement industriel minier ou énergétique apprécié).
• Maîtrise des technologies : Data Lakehouse, ingestion temps réel (Kafka, Flink), IoT, SAP, virtualisation.
• Compétences en gouvernance data, qualité et conformité.
• Expertise en analytics (KPIs industriels) et IA/ML (maintenance prédictive).
• Capacité à former et accompagner le changement.