INFORMATION IMPORTANTE

Seules les candidatures qui répondent aux critères préétablis d'Aquafin (compétences, expérience professionnelle, connaissance des langues et disponibilité) dans cette offre d'emploi seront prises en considération. Si ce qui précède n'est pas respecté, Aquafin se réserve le droit de rejeter la candidature.
En annexe, vous trouverez différents documents qui font partie intégrante du “Statement of Work” et qui sont réputés lus et approuvés lors du démarrage du consultant.

À propos d'Aquafin

Chez Aquafin, nous connectons les gens entre eux, l’eau et la technologie. Nous devançons le changement et œuvrons à un environnement de vie en harmonie avec l’eau. Nous le faisons par le biais de l’épuration de l’eau et de l’assainissement, mais aussi grâce à l’innovation et à la transition énergétique.

Chaque jour, nous contribuons à une meilleure qualité de l’eau et à un environnement sain. Nous réalisons des projets d’infrastructure qui collectent et épurent les eaux usées domestiques et travaillons continuellement à l’optimisation de nos réseaux et installations existants. De cette manière, nous soutenons l’ambition d’atteindre les objectifs écologiques pour nos cours d’eau.

En tant qu’analyst & lead smart controls, vous êtes responsable de cartographier les besoins de différents cas d’utilisation dans le cadre des smart controls. Vous devrez effectuer la traduction fonctionnelle de ces besoins vers les développeurs, ainsi que suivre leur travail et tester le processus de bout en bout.

Vous prenez le lead dans l’analyse et le suivi des use cases, et vous travaillerez également en tant que bras droit du product owner, par exemple en prenant le lead lors de certaines réunions scrum afin de faire le point sur la situation, les problèmes, d’en assurer le suivi, de définir les actions nécessaires, etc.

Les smart controls sont de nature assez complexe. Cela implique à la fois la compréhension des processus métier dans les opérations, la gestion des actifs, la R&D et l’innovation dans le cadre du traitement des eaux usées, ainsi que la compréhension des flux de données nécessaires, des besoins en données, des données internes (Aquafin), qu’il s’agisse d’applications internes ou de PLCs qui envoient des données vers le cloud via MQTT, ainsi que des données externes (précipitations/prix électricité/…) utilisées pour construire les smart controls.

Il faut également avoir la compréhension nécessaire des messages d’erreur des smart controls, des alarmes vers les opérations ainsi que du suivi général et fonctionnel de chacun de nos smart controls.

L’objectif est également d’aller de plus en plus vers le machine learning & l’IA pour exploiter également les prédictions, etc.

Une approche structurée, une bonne documentation d’analyse et beaucoup de communication avec les parties prenantes impliquées (Business Information Analysts par domaine, Operating Technologies, applications sources et parties prenantes, product owners, data engineers, solution architect, business stakeholders…) sont nécessaires.

Compétences et connaissances concrètes :

• Pensée analytique : un bon analyst doit être capable d’analyser et de résoudre des problèmes complexes par la pensée logique et le raisonnement.
• Approfondissement analytique : une expérience suffisante en analyse approfondie est nécessaire, les données chez Aquafin pouvant être complexes et largement réparties dans les systèmes, les bases de données, voire même des données manuelles ; il est important de pouvoir garder une vue d’ensemble.
• Capacité à relier les processus métier aux systèmes, aux données et finalement aux processus et aux blocs fonctionnels derrière un smart control.
• Compréhension avérée des processus opérationnels, capacité à relier les besoins métiers aux processus et à avoir une vision proactive de ces processus afin de pouvoir soumettre les défis et questions nécessaires au business pour évaluer de manière critique leurs demandes et propositions.
• Savoir modéliser les processus métier et les transformer en blocs fonctionnels de contrôles ainsi qu’en conventions d’intégration/communication comme la mise en page de fichiers JSON, etc.
• Expérience de l’intégration de données : le data analyst doit avoir de l’expérience dans l’intégration de données provenant de différentes sources et systèmes afin d’obtenir un résultat exploitable dans le cadre des contrôles.
• Bonnes compétences en communication : l’analyst/lead doit être capable d’expliquer des informations techniques de manière compréhensible à des parties prenantes non techniques, ainsi que de suffisamment réfléchir et s’immerger dans les différents business areas et départements digitaux afin d’apporter la solution finale en adéquation avec les besoins business et toutes les parties prenantes.
• Assurer la transmission en fin de use case vers OT et les opérations.
• Connaissance de la législation pertinente : l’analyst doit être au courant de la réglementation concernant la vie privée, la sécurité et la protection des données.
• Expérience en modélisation ER : le data analyst doit avoir de l’expérience dans la création de diagrammes Entity Relation à différents niveaux (conceptuel, logique et physique).
• Connaissance et expérience de tous types de modélisation de données : Entity Relationship (ER) diagrammes, schémas en étoile, normalisé vs dimensionnel, conceptuel vs physique, …
• Connaissance de la méthode Agile (SAFE), fonctionnement en sprint et éventuellement expérience SCRUM master est un sérieux atout.
• Connaissance des processus métier : l’analyst doit avoir connaissance des processus métier pour garantir que les solutions correspondent à des processus métier cohérents et stables.
• Connaissance de Azure, Parquet, medaillon architecture, datawarehousing, data lakes, Machine learning & IA, master data, Databricks, MQTT/ActiveMQ, fonctionnement de PLC, est un plus.
• Connaissance de base de SQL et Python est requise.
• Expérience dans les différents aspects de l’analyse de données : analyse de sources de données, analyse de processus, modélisation de données, reporting de données, architecture de données, qualité des données, gestion des master data, …
• Expérience dans l’élaboration d’analyses business et fonctionnelles et dans leur communication claire et structurée aux développeurs.
• Testing : expérience dans l’élaboration et l’exécution de scénarios de test.