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Hello, Pour le compte de l'un de mes clients dans le secteur du BTP, je suis à la recherche d'un PO Data dans le domaine de l'environnement. Le/La Product Owner Data Environnement agit en véritable directeur/chef de projet hybride (MOE/MOA) au sein du département Data. Il/Elle est le garant du delivery, de la valeur métier et de la gouvernance de l’ensemble des solutions analytiques de son périmètre (Reporting BI traditionnel, initiatives exploratoires, cas d’usage IA et Machine Learning) situées en aval des systèmes transactionnels. Pour ce 5e poste créé au sein de l'équipe, il/elle prend la responsabilité exclusive du domaine Environnement. Interlocuteur central et "tout-terrain", il/elle manage son équipe de développement, anime la comitologie, pilote ses budgets et assure l'interface entre les métiers, la gouvernance, l'architecture et les responsables des systèmes sources transactionnels. • Management d'équipe : Encadre, anime et coordonne au quotidien son équipe de développement (Analytics Engineers, Data Engineers, Data Scientists). • Méthodologie Agile : Structure et pilote le backlog produit sous Jira et s’assure du rythme des livraisons. • Relations Métiers & Sources : Recueille les besoins des directions métiers (RSE/Environnement), gère le delivery et fait le lien avec les responsables applicatifs des systèmes transactionnels amont pour sécuriser la mise à disposition des données sources. • Comitologie & Communication : Prépare et anime les instances de gouvernance projets (Comités de projet, Comités de pilotage). Rédige l’ensemble des livrables clés (comptes-rendus, supports de présentation synthétiques, spécifications fonctionnelles). • Gestion Budgétaire : Assure le suivi financier et la gestion rigoureuse de ses lignes budgétaires dans l’outil DSI Orchestra. Alignement transverse et respect des standards : • Data Gouvernance : Travaille main dans la main avec la cellule Data Gouvernance pour implémenter les directives, la conformité et la documentation des données de son périmètre. • Architecture & Performance : Collabore avec la cellule Architecture pour coconstruire les data models, s'assurer de l’application des normes de développement et veiller à l'optimisation et la performance des traitements de son équipe. Implication opérationnelle, "Hands-on" et Qualité : • Culture Data Analyst : Ne se cantonne pas à un rôle purement organisationnel : participe activement aux phases de test de validation des données, et peut être amené(e) à maquetter ou développer lui-même des rapports/indicateurs pour accélérer les cycles de livraison. • Garantit la qualité finale de la donnée restituée, essentielle sur les indicateurs réglementaires (DPEF, BEGES). Garantie de l'adéquation Qualité - Coût - Délai : • Garantit la conformité des données affichées dans les rapports avec les règles de gestion métiers définies. • Respecte et suit les jalons projets (délais et coûts de delivery). ● Accompagnement du Changement & Innovation : Accompagne les métiers dans la transition vers des cas d'usage avancés (Data Science, IA, prédictif liés aux enjeux environnementaux et à l'empreinte carbone). ● Accompagnement à la Migration Technique : Participe au plan de bascule de la solution BI historique (SAP Hana) vers l'environnement moderne (BigQuery) sur son périmètre. À ce titre, il/elle se montre curieux et non réfractaire à l'analyse de l'écosystème historique. ● Suivi technologique : Participe à la phase de cadrage et de transition industrielle vers les flux d'acquisition modernes (Fivetran, POC en cours).

Dans le cadre des projets portés par le groupe, vous intervenez comme Data Engineer expérimenté afin de contribuer à la conception, l’industrialisation et la maintenance de solutions data innovantes. Vous participez à la définition des solutions applicatives, au développement des traitements data, à leur intégration technique, ainsi qu’à leur suivi en production. Vos principales missions seront les suivantes : Concevoir, développer et maintenir des pipelines ETL / ELT pour des données structurées et non structurées. Préparer des datasets exploitables pour des usages d’exploration, d’analyse avancée, de data science ou de machine learning. Participer à l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning. Mettre en œuvre les chaînes d’intégration, de déploiement et de suivi des solutions en production dans une logique DataOps / MLOps . Versionner les données, les modèles et le code. Monitorer la performance, la qualité et les coûts des traitements. Contribuer à l’amélioration continue des produits et solutions de la squad. Participer aux phases d’intégration, de recette technique et de mise en production. Surveiller les processus existants, identifier les axes d’amélioration et fiabiliser les traitements. Documenter les systèmes, les pipelines, les modèles et les processus mis en œuvre. Collaborer avec les membres de la squad, les équipes techniques, les utilisateurs et les parties prenantes métier.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Developpeur senior .Net H/F à Nice, France. Contexte : Le client recherche un développeur H/F expérimenté et complètement autonome sur .NET Les missions attendues par le Developpeur senior .Net H/F : Développement et maintenance (corrective et évolutive) d’un parc applicatif d’environ 60 applications web Encadrement technique des équipes : pair programming, revues de code, accompagnement des développeurs Participation à la conception applicative : ateliers avec le métier et cadrage technique des solutions Réalisation de POCs pour explorer et valider des besoins métiers ou des choix techniques, dé-risquage des sujets techniques complexes Industrialisation : Pipelines AzureDevops CI/CD, automatisation des tests, documentation (wiki) et formations client Animation vie projet : daily, COTECH avec le client pour les sujets transverses Compétences Technologies principales Backend : .NET (Framework & Core) Frontend : Angular, JavaScript Bases de données : PostgreSQL, Oracle APIs : REST / SOAP Sécurité : Keycloak, OpenID Connect DevOps : Azure DevOps, Azure Pipelines (YAML) Frameworks : ABP, Entity Framework, Hangfire, MDBootstrap, PrimeNg, jQuery Notions conteneurisation / orchestration : Kubernetes, Rancher, Harbor Localisation : Nice (06) Teletravail : 2 jours/semaine

Contexte de la mission Amundi Technology recherche un profil Data Engineer Senior orienté plateformes Data & IA afin d’accompagner la montée en puissance de son socle Data/ML. La mission s’inscrit au sein de l’équipe DAT, responsable des plateformes Data, IA/ML et des environnements Kubernetes du groupe. Le consultant interviendra dans un contexte très orienté production et scalabilité, avec une forte proximité avec les équipes d’ingénierie de production. L’objectif n’est pas uniquement de conseiller, mais d’intervenir concrètement sur les problématiques techniques, les optimisations de plateformes et l’industrialisation des usages Data/IA. Informations clés • Localisation : Paris 15e • Démarrage : ASAP / Mai 2026 • Durée : longue visibilité (3 ans) • Présence : 100% • Horaires : HO uniquement • Télétravail : non précisé • Type de mission : expertise opérationnelle / engineering plateforme Responsabilités principales Plateformes Data & IA • Optimisation et amélioration des plateformes Dagster et Trino en production • Analyse de performances, tuning, optimisation des usages et configurations • Conception et optimisation de pipelines Spark à forte volumétrie • Gestion des problématiques de partitionnement, formats Delta Lake / Iceberg et performance des traitements • Participation à l’évolution du socle Data/IA et aux choix d’architecture techniques • Contribution à la gouvernance technique et aux standards d’engineering Industrialisation & Scalabilité • Industrialisation des pipelines Data & ML • Mise en place des mécanismes de monitoring, observabilité et alerting • Construction des patterns de déploiement à l’échelle • Gestion des problématiques de montée en charge et de robustesse plateforme • Support niveau 3 sur les incidents complexes Data/IA Accompagnement technique • Accompagnement des équipes Data Science et Développement • Pair-working et rôle de référent technique opérationnel • Réalisation de POCs et veille technologique autour des plateformes Data & IA Environnement technique Data / Big Data • Dagster • Trino • Apache Spark • Hive • Delta Lake / Iceberg • Superset • OpenMetadata Cloud / Infra • Kubernetes • Rancher RKE • AKS Azure • Docker DevOps / Observabilité • ArgoCD • Jenkins • Grafana • Prometheus • Sysdig Langages • Python • Go Versioning / Storage • GitLab • Artifactory • S3 Compétences indispensables • Très forte expertise sur des plateformes Data en production • Expertise Dagster (ou équivalent orchestration Data) • Expertise Trino / moteurs distribués • Solide maîtrise Apache Spark et optimisation de pipelines Big Data • Bonne connaissance Delta Lake / Iceberg / Hive • Expérience réelle de problématiques de scaling plateforme • Très bon niveau Python • Bonne maîtrise Linux / Unix Compétences appréciées • Kubernetes / Docker • Azure AKS • GitOps / Infrastructure as Code • MLOps • Go ou Java

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s’imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l’IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Architecte Databricks (H/F) à Lyon, France. Contexte : Au sein du pôle, l’équipe transverse agit sur les deux départements, cette équipe en cours de construction est aujourd'hui constituée d'un chef de projet. La mission du projet : Accompagner la migration et l’industrialisation d’une plateforme data cible autour de Databricks / Spark / Power BI​. Les missions attendues par le Architecte Databricks (H/F) : Activité principale Concevoir, développer et maintenir des pipelines data sous Databricks / Spark Développer les traitements en Python, PySpark et SQL Contribuer à la définition et à la mise en œuvre du modèle de données cible Industrialiser les pipelines : standards de développement, tests, CI/CD, déploiement Mettre en place des traitements robustes, maintenables et scalables Orchestrer les traitements via Databricks Workflows / Lakeflow Jobs Contribuer à la qualité, à l’observabilité et à la fiabilité des traitements Participer au run : suivi de production, analyse d’incidents, amélioration continue Prendre en compte les enjeux de performance et de maîtrise des coûts Activité secondaire Participer au cadrage des besoins avec le Product Owner et les équipes utilisatrices Contribuer aux choix techniques liés à la nouvelle plateforme data Participer à la mise en place des pratiques de développement Databricks Contribuer à l’interfaçage avec Power BI ou à des processus intégrés Databricks / Power BI Participer à l’intégration de sources d’alimentation du datalake, Kafka apprécié Contribuer à la documentation technique et aux standards d’équipe Participer aux rituels agiles et à l’amélioration continue de la feature team Stack technique de l'équipe Obligatoires : Databricks, Spark, PySpark, Python, SQL Obligatoires : Modélisation data, Delta Lake, Unity Catalog Obligatoires : CI/CD, tests, industrialisation des pipelines Demandées : Certification Databricks, cloud public, Terraform Demandées : Databricks Workflows, observabilité Appréciées : Kafka, Lakeflow / DLT, Power BI Appréciées : Certification cloud

Dans le cadre de la modernisation de l’architecture data, nous recherchons actuellement un.e Data Engineer senior orienté finance quantitative pour intervenir chez l’un de nos clients du secteur financier. Vous intégrerez les équipes Data en charge de la production, de l’automatisation et de la fiabilisation des données de portefeuilles utilisées pour le suivi des fonds et des mandats. L’objectif est de garantir la qualité, la cohérence et la disponibilité de données financières critiques servant au pilotage des performances et au calcul des indicateurs de gestion. 🎯 Votre rôle En tant que Data Engineer spécialisé finance quantitative, vous intervenez sur l’ensemble de la chaîne de production des données financières. Votre mission consiste à concevoir, automatiser et fiabiliser les traitements de données liés aux portefeuilles, tout en assurant la cohérence des agrégations et des indicateurs utilisés par les équipes de gestion et de reporting. Vous contribuez directement à la qualité des données utilisées pour le suivi des fonds, la valorisation des portefeuilles et le pilotage des activités financières. Vos missions : ⚙️ Industrialisation des traitements de données financières Vous mettez en place et maintenez des chaînes de traitement robustes et automatisées : Concevoir et maintenir des pipelines de collecte et de transformation de données Automatiser les traitements de données de portefeuilles et de marchés Garantir la fiabilité des flux de données financiers Optimiser les traitements pour des volumes de données importants Assurer la stabilité et la performance des processus de production 📊 Agrégation et production des données de portefeuilles Vous intervenez sur la structuration des données financières : Agréger les données au niveau fonds et mandats Construire des datasets cohérents pour les usages de reporting Participer à la définition et au calcul des KPIs financiers Garantir la cohérence entre les différentes sources de données Assurer la qualité des données utilisées pour le suivi des portefeuilles 📈 Qualité, suivi et exploitation des données Vous êtes garant.e de la fiabilité des données en production : Suivre et analyser les statistiques de production Mettre à jour et contrôler les indicateurs de qualité de données Détecter et corriger les incohérences ou anomalies Participer à l’amélioration continue des traitements Garantir la robustesse des données utilisées en contexte critique 🧭 Environnement fonctionnel & technique 🏢 Domaine fonctionnel Finance de marché / asset management Suivi de portefeuilles et fonds Données financières et indicateurs de performance Valorisation et reporting financier Data platform finance 🛠 Technologies & outils Python SQL Snowflake Data engineering Pipelines de données Traitement de données financières Environnements data cloud Outils de transformation et orchestration (selon contexte)

Si pour vous être Tech Lead Data GCP , c’est : Piloter la conception et l’architecture de plateformes data modernes, scalables et sécurisées sur Google Cloud Platform ; Encadrer et accompagner des équipes Data Engineers dans la mise en œuvre de pipelines robustes et industrialisés ; Maîtriser l’écosystème GCP : BigQuery, Dataflow, Dataproc, Cloud Storage, Cloud Functions, Looker ; Concevoir et optimiser des traitements de données à grande échelle via Spark, Dataflow ou Dataproc ; Mettre en place des pratiques DataOps / FinOps : CI/CD, monitoring, optimisation des coûts et performance ; Travailler en étroite collaboration avec les équipes BI, Data, DevOps et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes ; Garantir la qualité, la gouvernance et la sécurité des plateformes data ; Apporter du leadership technique , structurer les bonnes pratiques et faire grandir les équipes… …Alors vous êtes le profil que nous recherchons ! Vous disposez d’une expertise confirmée en data engineering et architecture GCP , et vous êtes à l’aise dans des environnements exigeants, avec une forte dimension projet et delivery. Dans le cadre de missions à fort enjeu chez nos clients, vous interviendrez en tant que référent technique GCP sur des projets de transformation data. Vous serez amené(e) à : Accompagner les clients dans la modernisation de leurs plateformes data sur GCP (cadrage, architecture, gouvernance) ; Concevoir des architectures cloud data performantes et évolutives basées sur les services managés GCP ; Piloter des projets de déploiement de Modern Data Platforms (data lake, data warehouse, streaming, batch) ; Assurer la cohérence technique et la qualité des livrables , en garantissant performance, sécurité et scalabilité ; Conseiller les équipes IT et métiers sur leurs choix techniques et stratégiques ; Encadrer les équipes projet et diffuser les bonnes pratiques d’ingénierie data ; Mettre en place des modèles d’industrialisation : CI/CD, orchestration, monitoring, data quality ; Réaliser une veille active sur les innovations de l’écosystème GCP et Data Cloud .

Date de démarrage : 20/07/2026 Date de fin : 30/09/2028 (Mission de longue durée) Localisation : Nanterre Tarif Journalier Moyen (TJM) Max : 510 € HT Descriptif de la Mission : Au cœur de nos initiatives d'Intelligence Artificielle Générative, vous interviendrez sur la conception, la sécurisation, l'industrialisation et le maintien en condition opérationnelle (MCO) de notre plateforme. Vos principales responsabilités incluent : Plateforme & CI/CD : Concevoir, industrialiser et optimiser les pipelines CI/CD sous GitLab pour les applications IA complexes. LLMOps & Industrialisation : Déployer, exploiter et intégrer des solutions d’IA générative et des architectures LLM (notamment basées sur des approches RAG). Observabilité & Évaluation : Mettre en place des mécanismes d’observabilité dédiés aux LLM (traces, métriques, logs) et intégrer l'évaluation automatisée des modèles dans les pipelines CI/CD. Sécurité & Guardrails : Implémenter les guardrails de sécurité et de conformité IA. Contribuer activement au respect des normes de sécurité, du RGPD et de l’AI Act européen. Support & Amélioration : Assurer le support de niveau N2/N3, l'optimisation continue de la plateforme et l'accompagnement des équipes dans leur montée en maturité IA. Compétences Requises : Indispensables (Must have) : DevOps / Infra : Maîtrise avancée de GitLab CI/CD , de Kubernetes et de Docker . LLMOps : Expérience des outils d'évaluation et de tracing LLM ( Langfuse, LangSmith , etc.) et intégration des tests de modèles en CI/CD. Sécurité DevSecOps : Forte culture de la sécurité des données et des LLM (SAST, SCA, quality gates). Développement / Web : Maîtrise des APIs (REST) et des bases de données SQL (PostgreSQL). Principales / Souhaitées : Scripting / IaC : Bonne maîtrise de Python , Bash et de l'Infrastructure as Code via Terraform . Observabilité : Pratique d' OpenTelemetry , Prometheus et Grafana. Gouvernance : Sensibilité ou expérience sur le RGPD, l'AI Act (DPIA, traçabilité). Méthodologie : Pratique courante des environnements Agiles (Scrum / SAFe) et des outils Jira / Confluence.

Missions Analyse des besoins métier : Comprendre les exigences et les objectifs métier afin de concevoir des solutions cloud qui répondent efficacement aux besoins spécifiques de l'entreprise Conception de l'architecture cloud : Développer des architectures cloud robustes et évolutives, en tenant compte des meilleures pratiques en matière de sécurité, de performance et de coût Sécurité et conformité : Intégrer des mécanismes de sécurité robustes dans l'architecture cloud, en s'assurant que les normes de sécurité et de conformité du groupe soient respectées Optimisation des coûts : Mettre en place des stratégies pour optimiser les coûts liés à l'infrastructure cloud, en choisissant les ressources appropriées et en mettant en œuvre des politiques de gestion des coûts Formation et support : Assurer la restitution des dossiers d’architecture techniques et accompagner les équipes sur l’implémentation Veille technologique : Rester informé des évolutions technologiques dans le domaine du cloud et préconiser des innovations susceptibles d'apporter de la valeur à l'entreprise Outils & Environnement AWS, Azure, GCP Terraform, Ansible, Docker, Packer Gitlab CI, Github Databricks, Kubernetes Linux, Python, Java, Php, NodeJS, Bash Okta, Prisma Cloud, Crowdstrike EDR Apigee, Apache, AEM Compétences techniques / fonctionnelles nécessaires Bonne connaissance du Well Architected Framework Bonne approche Finops des infrastructures cloud Bonne connaissance en développement web (API rest, mécanisme de cache…) Bonne connaissance des systèmes d’exploitation Linux, Windows Bon bagage technique en développement (Java, Python, NodeJS, PHP…) Apporte une vision d’industrialisation et d’automatisation dès la conception d’une infrastructure Bonne compétence en communication avec les membres du CODIR et les différentes parties prenantes des différents projets Expérience significative avec les méthodologies agiles, notamment avec le framework scrum et SAFe Bonne maîtrise de : Terraform (outil d’Infrastructure As Code), CrossPlane Concepts réseau d’AWS (VPC, transit gateway, firewall, DNS …) Sécurité d’AWS (SSM, KMS, secret manager, Prisma, WAF, IAM…) Résilience et redondance de la donnée sur AWS (S3, EFS, EBS …) Différents types de base de données proposées par AWS Différents types de déploiement (Blue/Green, Canary, Rolling) Concepts de data streaming et de découplage (Kinesis, SQS) Concepts serverless (Lambda, Fargate, Step Function, Airflow, API Gateway, Cloudfront…) Concepts de containerisation (Docker, ECS, EKS) Concepts de scalabilité (horizontal et vertical) Services cloud Azure et GCP (seraient un plus)

ngénieurie Data expérimenté pour conception, construction et maintenance d' une infrastructure de données robuste et performance dans un environnement entièrement on-premise. Étroite collaboration avec les équipes Data pour garantir des pipelines fiables et de haute qualité sur notre infrastructure autogérée. Profil recherché : - Conception et construction des pipelines de données scalables pour le traitement batch et temps réel - Dévelopement et maintenance des workflows avec Apache Airflow (orchestration) et Apache Flink (traitement de flux) - Mise en place et opération des clusters Apache Kafka pour le streaming d'événements à haut débit - Déployement et administration la stack ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) pour l'ingestion de logs, l'indexation, la recherche et l'observabilité - Écriture du code Python propre, efficacité et test pour la logique ETL/ELT et les outils internes - Garantie de la qualité des données, la fiabilité des pipelines et la résilience de l'infrastructure - Collaboration avec les équipes DevOps sur la planification de capacité et les opérations cluster - Accompagnement et augmentation en compétences des ingénieurs moins expérimentés

Si la Data est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste d' Analytics Engineer Senior ! 🚀 Ton challenge si tu l'acceptes : Concevoir et développer des pipelines de données robustes avec Dataiku DSS, Talend, Python et SQL , en garantissant un code performant et documenté. Collaborer à la conception de l'architecture Data et participer à la mise en place de solutions autour de l'écosystème Azure. Assurer la maintenance corrective et évolutive des traitements de données et optimiser les performances des pipelines existants. Participer activement à l'amélioration continue des processus de développement, de qualité des données et des bonnes pratiques de l'équipe. Implémenter des contrôles qualité, des tests unitaires et des validations pour garantir la fiabilité des données. Contribuer aux revues de code et appliquer les bonnes pratiques de développement sur l'ensemble de la chaîne de valeur Data. Travailler en méthodologie Agile/Scrum en collaboration avec les équipes techniques et les métiers pour transformer les besoins en solutions analytiques.

🧾 Lead Data Engineer GCP – Migration Hadoop → GCP🎯 Contexte Dans le cadre de la modernisation de la plateforme Data , le client engage une migration d’un environnement Hadoop on-premise vers GCP . L’équipe existante (≈6 ingénieurs GCP) nécessite un référent technique senior pour structurer et sécuriser la migration. 🧩 Rôle👉 Référent technique de la migration Data Définir la stratégie de migration Hadoop → GCP Analyser les workloads existants (Hive, Spark, batch/stream) Orienter les choix techniques (BigQuery, Dataflow, Dataproc, GCS) 👉 Leadership technique Encadrer et accompagner les ingénieurs GCP Challenger les choix d’implémentation Mettre en place les bonnes pratiques (data engineering, CI/CD, infra as code) 👉 Contribution opérationnelle Participer à la migration des pipelines (Spark → GCP) Optimiser performance et coûts Industrialiser les flux data 🧠 Profil recherchéCompétences clés Expertise GCP Data (BigQuery, Dataflow, GCS…) Solide expérience Hadoop / Big Data Maîtrise Data Engineering (Spark, SQL, Python) Bon niveau en architecture data & cloud Expérience Migration Hadoop → Cloud (idéalement GCP) Rôle de lead technique / référent Contexte grands comptes / environnements complexes ✅ Livrables Stratégie de migration Architecture cible data Standards & bonnes pratiques Contribution aux pipelines migrés ⚠️ Enjeux clés Performance & coûts (FinOps) Qualité & gouvernance de la donnée Coexistence temporaire Hadoop / GCP 🏷️ Positionnement 👉 Lead Data Engineer GCP (orienté architecture) 👉 Profil hybride : hands-on + vision stratégique

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 2 jours de télétravail par semaine – Montpellier (34) – Expérience de 7 ans min Envie de rejoindre une équipe où la tech et les projets stimulants sont au rendez-vous ? Cette opportunité est faite pour vous ! Voici un aperçu détaillé de vos missions : Collaborer étroitement avec le Business / PO / BA afin d’identifier et transcrire les besoins métiers en KPI (Valoriser les données / aider à la décision en menant des analyses d’indicateurs et des restitutions visuelles) Analyse exploratoire de données en vu d'aide à la décision Business : calcul, production, explication d'indicateurs/KPI bancaire Production de Data Viz en réponse à besoin métier de pilotage d'activités bancaire.

Contexte Dans le cadre du développement d’activités liées aux Data Centers , nous recherchons un(e) Chargé(e) d’Affaires CVC pour piloter des projets techniques en environnement critique. Vous interviendrez sur des installations à forte exigence de performance (refroidissement, climatisation, continuité de service), en lien direct avec les équipes techniques et les clients. Missions Assurer la préparation, le pilotage et le suivi technique des projets CVC Planifier les interventions en coordination avec le client Participer à la conception technique des solutions (dimensionnement, optimisation) Piloter la rentabilité des affaires (suivi budgétaire, marges) Contribuer au développement du chiffre d’affaires Coordonner et encadrer les équipes opérationnelles Assurer le reporting d’activité auprès de la direction / conduite de travaux Veiller au respect des normes de sécurité et de qualité sur les chantiers