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Responsabilités : Gestion des achats : Superviser la planification des besoins en matériaux et la création des commandes d’achat. Assurer le suivi des approvisionnements et des livraisons. Gérer les contrats et les relations avec les fournisseurs pour garantir des conditions d’achat optimales. Gestion des stocks : Surveiller les niveaux de stock et optimiser les processus de gestion des stocks. Enregistrer et analyser les mouvements de stock (entrées, sorties, transferts). Organiser et superviser les inventaires physiques périodiques. Planification des besoins en matériaux (MRP) : Mettre en œuvre et gérer les processus de planification des besoins en matériaux. Collaborer avec les équipes de production pour assurer la disponibilité des matériaux nécessaires. Gestion des fournisseurs : Évaluer et sélectionner les fournisseurs en fonction de critères de qualité, de coût et de fiabilité. Négocier les conditions d’achat et les contrats avec les fournisseurs. Maintenir des relations solides avec les fournisseurs pour garantir une collaboration efficace. Amélioration continue : Identifier et mettre en œuvre des opportunités d’amélioration des processus de gestion des matériaux. Utiliser les données et les analyses pour optimiser les coûts et les niveaux de stock. Former et encadrer les membres de l’équipe sur les meilleures pratiques SAP MM.

En tant que Data Engineer, vous jouerez un rôle clé dans la conception, l'implémentation et l'optimisation des différentes couches de notre Data Platform. Vous serez chargé de structurer les données et de développer des pipelines de données efficaces et évolutifs pour répondre aux besoins métiers et garantir la qualité des données. Modélisation des couches basses de la Data Platform : Participer à la conception des couches de données, en particulier la modélisation DataVault pour les couches RawVault et BusinessVault. Modéliser les données en étoile pour le CoreDataModel (DataMart), facilitant ainsi l'analyse métier. Conception et optimisation des pipelines de données : Mettre en place des architectures de pipelines de données génériques, en s'appuyant sur des macros existantes ou personnalisées pour les différentes couches (Raw, Staging, RV, BV, CDM). Implémenter et maintenir les pipelines de données via l'outil dbt pour garantir la fluidité et la cohérence des flux entre les différentes couches de données. Tests automatisés et contrôle qualité : Concevoir des tests automatisés afin de garantir la cohérence des données, d'éviter les régressions et de valider la qualité des livrables à chaque étape du pipeline. Refonte de la Data Visualization : Reprendre et améliorer la DataViz existante en la migrant vers Power BI Premium. Réaliser des préconisations pour le mode de lecture des données dans le DataSet (POC). Créer et mettre en place une charte graphique cohérente pour les rapports. Concevoir des maquettes et des designs de rapports cibles afin d'améliorer la lisibilité et l'impact visuel. Travail en méthode Agile (Scrum/SAFe) : Participer activement aux cérémonies Agile : Daily Standups, Refinement, Planning Poker, Sprint Planning, Sprint Review et Rétrospectives. Contribuer à l’amélioration continue de l'équipe et des processus.

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients Visian est à la recherche d'un Data Engineer Databricks La mission du Data Engineer est de developper et de maintenir la liaison entre les besoins du métier Asset management et l’équipe Data Plateforme du Pôle Data en place. A ce titre, il/elle doit : • Comprendre les enjeux et les problématiques métier, avoir une vision cohérente des activités de l’entreprise • Analyser, cadrer, synthétiser, prioriser les besoins des demandeurs (équipe Data A7M), pour être en cohérence avec l’architecture fonctionnelle de la solution cible de l’A7M • Analyser les traitements de données des données reçues via interface et formaliser les développements à réaliser • Bien connaître le Data Catalog, avoir une vision transverse des sujets adressés à l’équipe Data pour une évenuelle réutilisation des travaux réalisés • Définir et mettre en place les règles de gestion de nettoyage et de structuration des bases de données • Définir et mettre en place les algorithmes et traitements des données pour obtenir les indicateurs répondant aux besoins du métier • Réaliser des outils d’analyse / Rapports BI • Concevoir et dimensionner les bases de données et les traitements nécessaires ainsi que les normes et standards d’utilisation de ces bases qui vont accueillir les données nécessaires pour le programme de l’Asset Management • Capter les données nécessaires et d’une façon optimale (API) dans la mesure du possible pour le périmètre de l’asset mamangement • Définir et gérer les standards techniques • Echanger avec les équipes métier de l’Asset Management en sachant vulgariser ses travaux • Contribuer à la mise en place et à l’optimisation de la plateforme Data • Participer à l’étude d’impact pour le programme de l’Asset Management sur l’architecture existante ou prévisionnelle et préconiser des choix techniques en vue d’assurer la cohérence de cette évolution Diffusable • Promouvoir l’architecture de la plateforme Data auprès du reste de l’équipe • Expliquer le sens des informations exploitables en termes pertinents pour les métiers • Transmettre le processus de recherche et les suppositions qui ont mené à la conclusion LIVRABLES ET RESPONSABILITES : • Garant du bon déroulement du développement des traitements des données • Garant du bon déroulement des mises en production des livrables de l’Asset Management • Garant des vues du portail décisionnel de l’asset management sous PowerBI • Développements Python • Documentation des codes développés • Documentation des données utilisées et produites • Modélisations statistiques et Machine Learning • Rapports / Outils BI • Respect des choix opérés par le tech lead