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Ingénieur Data F/H (H/F)

NESTLE EXCELLENCE SUPPORTS FRANCE OU NES

92 - ISSY LES MOULINEAUXCDIAnnuel de 59500.0 Euros à 89300.0 Euros sur 13.0 moisengineeringfrance_travailexigee

Description

EN UN COUP D'ŒIL : CDI - Temps plein - Poste cadre Basé à Vittel (88), France Une expérience souhaitée de 5 ans minimum en data engineering Anglais courant A partir de juillet 2026 VOTRE MISSION, SI VOUS L'ACCEPTEZ : Franck recherche son Data Engineer pour renforcer ses équipes R&D Engineering au PTC. Vous concevrez, développerez et maintiendrez des pipelines de données, conformément aux standards IT globaux, pour soutenir l'intégration des outils numériques depuis la phase de concept jusqu'au lancement. Vous collaborerez étroitement avec des équipes pluridisciplinaires pour garantir une qualité, une sécurité, une conformité et une accessibilité optimale des données. Vous serez responsable de : Accélérer la stratégie Data & Digitale de la R&D Faire l'inventaire des données existantes (sources, qualité, usages, limites) Cartographier, structurer et gouverner les données R&D Concevoir et faire évoluer l'architecture data Collaborer étroitement avec les parties prenantes afin de comprendre les besoins en données et de délivrer des solutions à fort impact Faire le lien entre les équipes IT/OT et les équipes métiers Comprendre les données industrielles, scientifiques et business Traduire les besoins métiers en datasets pour le développement de modèles et d'algorithmes Définir l'architecture data et apporter un support technique et des conseils aux membres de l'équipe sur les sujets liés à la donnée Définir la feuille de route pour la data Notamment concernant l'ingestion, le nettoyage, le staging, l'harmonisation et l'exploitation des données afin de soutenir de nouveaux insights en R&D Contribution à des cas d'usage à forte valeur : IA, data science, simulation, Power BI Intervenir sur des projets innovants de Proof of Concept (POC) et de Proof of Value (POV) Préparer, qualifier et modéliser les données Gérer le cycle de vie des données et définir les stratégies d'industrialisation Garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données Mettre en place des co

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