Responsable Données pour Programme Aval du Futur et Adjoint au Directeur Qualité Méthodes et Outils H/F

Sur les 20 prochaines années, Orano a l'ambition de renouveler l'intégralité de son infrastructure de traitement/recyclage des combustibles usés sur le site de La Hague, dans la perspective d'exploiter ces installations au-delà de la fin du siècle et de les maintenir aux plus hauts niveaux d'exigences, qu'elles soient environnementales ou techniques. Le programme comporte notamment la construction d'une nouvelle usine d'un coût de plusieurs dizaines de milliards d'euros. Le Responsable Données doit s'assurer que la maîtrise de la donnée soit un vecteur de performance industrielle. L'enjeu est de mettre en place et de piloter la stratégie « data » pour assurer, au niveau du programme, une continuité numérique sur tout le cycle de vie des installations. Le Responsable Données est également l'adjoint au directeur Qualité, Méthodes et Outils d'Aval du Futur. Missions : Le Responsable Données du programme Aval du futur a pour responsabilité de : Définir et piloter la stratégie data de la BU Aval Du Futur :En élaborant une stratégie data alignée avec les objectifs industriels et les stratégies data existantes, En mettant en place une gouvernance des données robuste adaptée aux exigences de notre secteur industriel, En identifiant les cas d'usage à forte valeur ajoutée et construire une feuille de route pour maximiser les bénéfices, Organiser et exploiter les données pour améliorer la performance de l'aspect ingénierie jusqu'à l'exploitation future : En déployant des solutions analytiques (BI, IA, machine learning) pour améliorer la performance des équipes projet dans les phases amont et anticiper des besoins lors de la mise en production, En favorisant l'expérimentation de nouveaux outils et méthodes pour transformer les processus d'ingénierie, En contribuant à l'émergence de solutions de jumeaux numériques, Piloter la transition d'une culture centrée sur les documents vers une culture centrée sur la donnée : En créant des synergies entre les départements pour intégrer la donnée dans les processus métier, En encadrant des collaborateurs rattachés hiérarchiquement à de nombreuses autres équipes, En déployant des actions d'acculturation pour favoriser l'adoption des outils et des pratiques data, Construire une architecture et infrastructure « data performance » : En structurant les environnements de stockage de l'information, En assurant la qualité de la donnée et la maîtrise de la sensibilité de l'information, En organisant des flux de données et en assurant leur interopérabilité et scalabilité. En qualité d'adjoint au Directeur QMO, le responsable Données pourra suppléer au Directeur dans ses missions gestions des équipes, présentation à la Direction de l'avancement des projets et arbitrage de la stratégie QMO à mettre en oeuvre. Ce poste est localisé au siège à Chatillon et implique des déplacement sur la France. Poste soumis à enquête administrative.Formation supérieure (Bac +5) en informatique, data science, ingénierie ou équivalent. Expérience significative (10-15 ans) dans la gestion de données, dont au moins 3 ans à un poste de management d'équipes. Expériences variées dans différents environnement industriel et/ou ingénierie ou expérience dans le monde de la tech avec le déploiement de solution dans le monde ingénierie ou industriel. Ayant défini, déployé ou participé à une stratégie data de grande envergure avec des composantes multisites et multi-acteurs (y compris au-delà de l'entreprise). Capable de mettre en place d'une organisation soutenant les enjeux que ce soit par la création d'une équipe, le soutien de sociétés externes ou la digitalisation de pratiques. Expérience dans le déploiement de solution digitale (ROI, suivi des utilisations, temps de déploiement, ). Excellente communication avec les parties prenantes métiers et techniques. Vision stratégique, sens de l'innovation et orientation résultats. Capacité à vulgariser les enjeux data auprès de publics techniques mais pas spécialistes du domaine. Maîtrise des architectures modernes : data lake, data warehouse, cloud (Azure). Connaissance des outils d'intégration et de traitement de données (ETL/ELT : Talend, Apache NiFi, dbt, etc.). Capacité à concevoir des pipelines de données robustes et scalables.