Data steward expérimenté-e

Safran est un groupe international de haute technologie opérant dans les domaines de l'aéronautique (propulsion, équipements et intérieurs), de l'espace et de la défense. Sa mission : contribuer durablement à un monde plus sûr, où le transport aérien devient toujours plus respectueux de l'environnement, plus confortable et plus accessible. Implanté sur tous les continents, le Groupe emploie 110 000 collaborateurs pour un chiffre d'affaires de 31,3 milliards d'euros en 2025, et occupe, seul ou en partenariat, des positions de premier plan mondial ou européen sur ses marchés.

Safran est la 2ème entreprise du secteur aéronautique et défense du classement « World's Best Companies 2025 » du magazine TIME.

Safran Electronics & Defense est une entreprise internationale de plus de 19 000 collaboratrices et collaborateurs, qui mobilisent expertises et esprit de corps pour concevoir des solutions de haute technologie dans les domaines de l'aéronautique, de la défense et du spatial. En combinant intelligence humaine et technologique, l'entreprise développe des produits et services pour les acteurs du monde civil et militaires, sur terre, en mer, dans le ciel et dans l'espace.

Parce que nous sommes persuadés que chaque talent compte, nous valorisons et encourageons les candidatures de personnes en situation de handicap pour nos opportunités d'emploi.

Descriptif mission Dans le cadre de la transformation digitale et du programme Manufacturing 4.0 de Safran, vous rejoignez une nouvelle équipe data dédiée au coeur de nos opérations industrielles. Vous contribuez à la qualité, à la conformité, à la valorisation et à la protection des données stratégiques, en lien direct avec nos enjeux de compétitivité, d'innovation, de sécurité et de montée en cadence.

- Volet data steward (DATA MANAGEMENT)

En lien avec les pilotes industriels et les key users et le data manager de processus

o Appliquer ou faire appliquer les standards de qualité, fiabilité et pérennité des données en coordination avec le Data Manager du processus « Fabriquer », ses pairs Data Référents et la DSI sur les données du processus y compris des données de référence dans les systèmes (ERP, PLM ...)

o Contribuer à assurer la protection et la mise en conformité de la donnée tout au long de son cycle de vie (collecte, stockage, exploitation, diffusion)

o Participer à la complétude des dictionnaires de données processus/appli

o Participer à la réalisation de cas d'usage dans le data catalog Collibra

o Contribuer à l'animation d'un réseau de pairs au sein des sites et autres processus en étant relais opérationnel

o Mettre en oeuvre les protocoles de surveillance (tour de contrôle, suivi remédiation...)

o Promouvoir la culture data et communiquer sur les réalisations

- Volet data scientist (PROJETS DATA & IA)

Vous développez des outils (valorisation, analyses avancées, développement de modèles) pour répondre aux problématiques des opérationnels terrain (solutions d'analyse et d'exploitation des données industrielles).

o Recueillir, spécifier et documenter avec les métiers les besoins, les indicateurs, les données utiles et les objectifs.

o Évaluer la qualité, la représentativité et l'aptitude des données à répondre aux cas d'usage des jeux de données nécessaires aux analyses avancées ou aux modèles d'IA

o Analyser le besoin métier et traduire une problématique technique en modèles statistiques/mathématiques, en utilisant des modèles existants ou en créant de nouveaux.

o Appliquer ou développer des méthodes statistiques et des algorithmes d'apprentissage adaptés pour traiter les données.

o Participer à l'évaluation métier des résultats de modèles analytiques ou d'IA : cohérence des données d'entrée, pertinence, explicabilité, conditions d'usage et suivi des dérives.

o Participer aux tests unitaires, tests d'intégration et à la validation métier des solutions data.

o Identifier et mettre en oeuvre des optimisations sur les outils et méthodes existants.

o Piloter et valider des études, partager les résultats, capitaliser et favoriser l'adoption des solutions développées.

o Le cas échéant, participer au développement, déploiement et à la maintenance de solutions d'Intelligence Artificielle, en appliquant les bonnes pratiques MLOps et AgentOps conformément aux exigences techniques et réglementaires, notamment l'IA Act.