Lead Data Engineer / Architecte IoT Streaming (Azure) - Freelance

Taux journalier (TJM): 650-700

Client : SUEZ - Direction Data & AI (Pôle Smart Water / Smart Metering)

Localisation : La Défense (Paris) / Mode Hybride (2 jours sur site)

Durée : 12 mois (Renouvelable) - Démarrage ASAP

TJM Cible SALUTECH : 650 € - 700 € HT

1. Contexte du Projet : "Smart Metering 2026-2027"

Dans le cadre de la modernisation de nos infrastructures de gestion de l'eau, SUEZ déploie un plan d'investissement massif visant à équiper nos réseaux de millions de compteurs intelligents (Smart Meters).

L'enjeu actuel de la Direction Data & AI est de refondre l'architecture de streaming de données pour absorber le passage à l'échelle (de plusieurs milliers à plusieurs millions d'événements par seconde), tout en garantissant une maîtrise stricte des coûts d'infrastructure Cloud (Azure) et une latence minimale pour nos cas d'usage de maintenance prédictive (détection de fuites en temps réel).

2. Vos Missions (Build & Gouvernance)

En tant que Tech Lead / Architecte Data, vous interviendrez en amont et en phase de "Build" pour structurer la plateforme IoT :

Architecture & Design : Concevoir les pipelines de streaming temps réel capables d'ingérer, de dédupliquer et de traiter des volumes massifs de séries temporelles (Time-Series) issues des capteurs IoT.

FinOps & Optimisation : Auditer l'architecture Azure existante, identifier les goulots d'étranglement financiers et implémenter des stratégies de réduction des coûts de "compute" et de stockage à froid/chaud.

Industrialisation (IaC) : Mettre en place et garantir les standards de déploiement via Terraform et sécuriser les pipelines CI/CD.

Lead Technique : Accompagner la montée en compétence des Data Engineers de l'équipe (Code Review, bonnes pratiques) et faire le pont avec les équipes de Data Science pour s'assurer que la donnée exposée répond à leurs modèles prédictifs.

3. Environnement Technique (Stack)

Cloud : Écosystème Microsoft Azure fortement exigé.

Streaming & Ingestion : Azure Event Hubs, Azure Stream Analytics, Kafka.

Processing & Data Lake : Databricks (Spark Structured Streaming), Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2).

Langages & Ops : Python, Scala (un plus), SQL, Terraform, Git, Azure DevOps.