Vous êtes recruté en tant que Data Project Manager Senior freelance pour un projet data ambitieux d’une durée de 6 mois (120 jours), débutant dès que possible. Votre mission principale consiste à cadrer, concevoir et déployer une solution data end‑to‑end pour un environnement industriel, couvrant la gouvernance, l’ingestion, l’intégration, l’architecture, la sécurité, la qualité, l’analytics et l’IA.
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.).
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).
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.
Qualité & Gouvernance Opérationnelle
- Contrôles de qualité (ex : données critiques pH, teneur en métaux).
- Monitoring des anomalies et catalogage (OpenMetadata/Ataccama).
Analytics & Reporting
- Conception de tableaux de bord (production, énergie, logistique) via Power BI/Tableau.
- Définition des KPIs (disponibilité équipements, coût par tonne, émissions CO₂).
Advanced Analytics & AI
- Déploiement de use cases : maintenance prédictive (équipements miniers), optimisation énergétique, qualité produit.
- Applications sécurité/environnement (stabilité des digues, émissions).
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.
Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes métier et techniques, en mode Agile, pour livrer une plateforme data robuste, sécurisée et performante, capable de soutenir les décisions stratégiques de l’entreprise.
