Freelance Data Project Manager Senior

Client of Novancy One

Contexte :

Dans le cadre d un projet data ambitieux, nous recherchons deux Data Project Managers Senior pour structurer et d ployer une plateforme data industrielle, de la gouvernance la valorisation avanc e des donn es (IoT, SAP, g omatique, etc.).

• Dur e : 6 mois (120 jours).
• D but : ASAP.
• Statut : Freelance.

Mission Principale :

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

1. Cadrage & Gouvernance :
   
   • Identifier les cas d usage prioritaires (production, maintenance pr dictive, logistique, etc.).
   • D finir le mod le de gouvernance (ownership, qualit , s curit , conformit ).
   • Structurer un glossaire m tier (KPIs : tonnage, teneur, Capex/Opex, etc.).
2. Ingestion & Int gration des Donn es :
   
   • Collecte temps r el (capteurs IoT : OPC UA, PI System, SCADA) et donn es batch (SAP S/4, Ariba, RH, Finance).
   • Int gration des donn es g ospatiales (SIG, drones).
   • D ploiement 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).
   • S curit : RBAC, chiffrement, data lineage.
4. Qualit & Gouvernance Op rationnelle :
   
   • Contr les de qualit (ex : donn es critiques pH, teneur en m taux).
   • Monitoring des anomalies et catalogage (OpenMetadata/Ataccama).
5. Analytics & Reporting :
   
   • Conception de tableaux de bord (production, nergie, logistique) via Power BI/Tableau.
   • D finition des KPIs (disponibilit quipements, co t par tonne, missions CO ).
6. Advanced Analytics & AI :
   
   • D ploiement de use cases : maintenance pr dictive ( quipements miniers), optimisation nerg tique, qualit produit.
   • Applications s curit /environnement (stabilit des digues, missions).
7. Change Management & Upskilling :
   
   • Formation des quipes m tier aux outils analytics.
   • Mise en place de processus Agile/Lean et valorisation des b n fices data.