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Vous intervenez en tant qu’expert technique sur une plateforme de data streaming dédiée à la collecte et au traitement de données énergétiques issues d’équipements terrain (capteurs IoT, automates, systèmes de gestion technique de bâtiments). L’objectif de la plateforme est de permettre le pilotage intelligent de systèmes de chauffage et de climatisation, en exploitant des flux de données en temps réel afin d’optimiser la consommation énergétique tout en garantissant le confort des occupants. Vous évoluez dans un contexte à forte volumétrie de données , avec ingestion massive de flux issus de centaines de milliers d’équipements, nécessitant des traitements fiables, performants et scalables. Vous contribuez directement à la conception et à l’optimisation de pipelines de streaming critiques, avec des enjeux de latence, de throughput, de résilience et de cohérence des données. En tant qu’expert Kafka / Kafka Streams, vous êtes un référent technique clé sur les problématiques de streaming et intervenez sur des sujets avancés liés aux architectures event-driven et aux systèmes distribués.

Vous intervenez en tant que référent technique et pilote d’une équipe d’environ 5 développeurs sur une plateforme de data streaming dédiée à la collecte et au traitement de données énergétiques issues d’équipements terrain (capteurs IoT, automates, systèmes de gestion technique de bâtiments). L’objectif de la plateforme est de permettre le pilotage intelligent de systèmes de chauffage et de climatisation, en exploitant des flux de données en temps réel afin d’optimiser la consommation énergétique tout en garantissant le confort des occupants. Le contexte présente des enjeux très forts de volumétrie et de passage à l’échelle : ingestion massive de données issues de centaines de milliers d’équipements, gestion de flux continus à haute fréquence, et nécessité de garantir des traitements fiables et performants en conditions de charge. Vous évoluez ainsi sur des problématiques techniques exigeantes : partitionnement Kafka, gestion du throughput, optimisation de la latence, tolérance aux pannes, reprise sur incident, cohérence des données et supervision de pipelines critiques.