Builder Azure / DevSecOps Data

L’objectif de la mission est de concevoir, bâtir et sécuriser l’architecture cloud Azure d'un prototype Energy Management System (EMS), tout en préparant une industrialisation future sans dette d’architecture.

Missions

• Concevoir et déployer l’architecture Azure du prototype EMS, incluant :

  • Ingestion IoT & streaming temps réel (Azure IoT Hub, Event Hubs, Eventstream Microsoft Fabric RTI)

  • Traitement temps réel & validation qualité (Eventstream processors, KQL Databases, Quality gate asynchrone < 10s)

  • Stockage différencié (RAW, VALIDATED / CERTIFIED, OneLake & intégration Fabric)

  • Observabilité, sécurité et traçabilité (Azure Monitor, Log Analytics, diagnostics, métriques temps réel, audit de bout en bout)

• Mettre en œuvre des patterns event-driven & streaming adaptés aux workloads IoT / EMS.

• Construire une plateforme data temps réel et sémantiquement gouvernée avec Microsoft Fabric, RTI & Fabric IQ :

  • Conception des pipelines (ingestion, enrichissement, filtrage, routing, persistance temps réel)

  • Exploitation des KQL Databases pour agrégations temps réel, détection d’anomalies, corrélation d’événements

  • Mise en place d’actions automatiques via Activator (alertes, workflows)

  • Contribution à la modélisation des entités métier, règles de qualité fonctionnelle et états opérationnels

  • Préparation de l’intégration d’agents intelligents sur données temps réel

• Assurer la mise en œuvre DevSecOps & Infrastructure as Code :

  • Infrastructure en IaC (Terraform ou Bicep)

  • Pipelines CI/CD (GitHub Actions / Azure DevOps)

  • Gestion des environnements (dev / acc / prod), secrets (Key Vault), identités managées, RBAC, policies Azure

  • Intégration des garde-fous sécurité dès le prototype (least privilege, chiffrement, audit, gouvernance Fabric & Purview)

• Développer la plateforme data :

  • APIs, streams, endpoints temps réel

  • Microservices de traitement événementiel en Python et/ou Node.js / TypeScript

  • Composants de normalisation et validation qualité, règles métier temps réel, intégration de modèles d’IA (Azure ML)

  • Respect des contraintes fortes : latence end-to-end < 10 secondes, fiabilité, idempotence, gestion des erreurs & backpressure

• Produire un socle simple, robuste et consommable avec environnements reproductibles et documentés

• Réaliser des démonstrations régulières à destination des parties prenantes métier et techniques

Outils & Environnement

• Cloud & Architecture : Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric RTI, Fabric IQ, OneLake

• Traitement & Stockage : Eventstream processors, KQL Databases (Eventhouse), Azure Functions, Azure Container Apps

• Observabilité & Sécurité : Azure Monitor, Log Analytics, Key Vault, RBAC, Managed Identity, policies Azure

• DevSecOps & IaC : Terraform (préféré) ou Bicep, GitHub Actions, Azure DevOps

• Développement : Python, Node.js, TypeScript

• Modélisation & Qualité métier : Fabric IQ, règles métier, qualité fonctionnelle et technique

• Automatisation : Activator (alertes, workflows)

• IA & Data Science : Azure Machine Learning (optionnel)

1. Profil hybride senior – Builder Azure / Développeur plateforme data & intelligence temps réel

2. Orienté construction produit et à l’aise avec le prototypage rapide

3. Capable de dialoguer avec développeurs applicatifs, équipes data / IA, métiers énergie & performance

4. Compétences confirmées en Azure IoT Hub, Azure Event Hubs, Microsoft Fabric – Real-Time Intelligence, KQL / Eventhouse, Azure Functions / Azure Container Apps, OneLake, Azure Monitor / Log Analytics, et sécurité Azure (RBAC, Managed Identity, Key Vault)

5. Maîtrise de DevSecOps et Infrastructure as Code avec Terraform (ou Bicep), CI/CD cloud-native, observabilité temps réel, sécurité by design

6. Compétences en développement Python et/ou Node.js / TypeScript, lecture et revue de code applicatif

7. Maîtrise des patterns event-driven, streaming, idempotence, retry et backpressure

8. Expérience souhaitée en Azure Machine Learning, data science / anomalies time-series, et connaissance des domaines IoT industriel, énergie, EMS, time-series à grande échelle

9. Parcours de builder cloud senior, platform engineer ou lead DevSecOps avec expérience en construction de plateformes from scratch et environnements innovants ou programmes d’industrialisation

10. Capacité à évoluer dans des contextes peu figés, exploratoires et orientés valeur métier

11. Attention particulière aux candidats issus d’environnements fortement normés (banque, assurance, défense) qui devront démontrer leur adéquation à un contexte exploratoire et itératif