Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Java SE à Grenoble

Au sein de notre centre de service de Grenoble , vous intervenez sur une plateforme de data streaming dédiée à la collecte et au traitement de données énergétiques issues d’équipements terrain (capteurs IoT, automates, GTB). En tant qu’ Expert Kafka Streams / Lead Dev Data Streaming , vous prenez en charge la conception, le développement et la mise en production de pipelines temps réel critiques. Vos missions principales : Concevoir et développer des microservices de streaming en Java / Spring Boot autour de Kafka & Kafka Streams . Construire et optimiser des topologies Kafka Streams (agrégations, fenêtres temporelles, joins, state stores…). Traiter les sujets de partitionnement , throughput , latence , scalabilité et gestion des offsets . Mettre en œuvre la résilience : tolérance aux pannes, reprise sur incident, relecture/replay, cohérence des données. Contribuer à l’architecture event-driven et aux bonnes pratiques de systèmes distribués. Participer à la supervision et au maintien en conditions opérationnelles des pipelines (métriques, alerting, troubleshooting). Assurer un rôle de lead technique : revues de code, standards, accompagnement de l’équipe, design technique. Environnement technique : Expertise : Java, Spring Boot, Spring Data, Kafka, Kafka Streams Idéalement : Kafka Connect, Spring Cloud, InfluxDB, Oracle/PLSQL, AWS (Lambda/SQS/SNS), Ansible, Docker, Spark

Dans le cadre du développement de notre plateforme de data streaming dédiée au secteur de l'énergie, nous recherchons un Lead Developer Data Streaming. Contexte La plateforme assure la collecte et le traitement de données énergétiques issues d'équipements terrain : capteurs IoT, automates, systèmes de gestion technique de bâtiments. Elle constitue le socle de l'exploitation et de la valorisation de ces données en temps réel. Environnement technique - Java, Spring Boot, Spring Data - Apache Kafka, Kafka Streams - Idéalement : InfluxDB, Spring Cloud, Kafka Connect, Oracle Database, PL/SQL, AWS Lambda, SQS, SNS, Ansible, Docker, Spark Enjeux et missions En tant que Lead Developer Data Streaming, vous prendrez en charge le pilotage technique des sujets suivants : - Les problématiques de streaming : partitionnement Kafka, gestion du throughput, optimisation de la latence - La tolérance aux pannes et la reprise sur incident - La cohérence des données et la supervision de pipelines critiques - Des sujets avancés liés aux architectures event-driven et aux systèmes distribués - L'orientation technique de l'équipe sur ces sujets

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Expert / Lead Dev Kafka Stream sur Grenoble. Contexte : 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). Technologie : Expertise : Java, Spring Boot, Spring Data, Kafka, Kafka Stream Idéalement : InfluxDB, Spring Cloud, Kafka Connect, Oracle Database, PL/SQL, AWS Lambda, SQS, SNS, Ansible, Docker, Spark Profil attendu : Expert technique Kafka Stream ou Lead dev Data Streaming pouvant traiter : des problématiques de streaming (partitionnement Kafka, gestion du throughput, optimisation de la latence, tolérance aux pannes, reprise sur incident, cohérence des données et supervision de pipelines critiques.) des sujets avancés liés aux architectures event-driven et aux systèmes distribués. Localisation : Grenoble + TT

Dans le cadre du développement de notre plateforme de data streaming dédiée au secteur de l'énergie, nous recherchons un Expert Technique Kafka Streams. Contexte La plateforme assure la collecte et le traitement de données énergétiques issues d'équipements terrain : capteurs IoT, automates, systèmes de gestion technique de bâtiments. Elle constitue le socle de l'exploitation et de la valorisation de ces données en temps réel. Environnement technique - Java, Spring Boot, Spring Data - Apache Kafka, Kafka Streams - Idéalement : InfluxDB, Spring Cloud, Kafka Connect, Oracle Database, PL/SQL, AWS Lambda, SQS, SNS, Ansible, Docker, Spark Enjeux et missions En tant qu'expert technique Kafka Streams, vous interviendrez sur : - Les problématiques de streaming : partitionnement Kafka, gestion du throughput, optimisation de la latence - La tolérance aux pannes et la reprise sur incident - La cohérence des données et la supervision de pipelines critiques - Des sujets avancés liés aux architectures event-driven et aux systèmes distribués

Dans le cadre d'un projet stratégique du Centre de Services de Grenoble, nous recherchons un Expert Technique Kafka Streams ou un Lead Developer Data Streaming afin d'accompagner le développement et l'évolution d'une plateforme de data streaming. Dans le cadre de ce recrutement, une pré-embauche est privilégiée. Vous interviendrez sur une plateforme de data streaming dédiée à la collecte, au traitement et à la valorisation de données énergétiques provenant d'équipements terrain tels que des capteurs IoT, automates industriels et systèmes de gestion technique des bâtiments (GTB). Vous serez en charge de concevoir, développer et optimiser des applications de streaming de données à forte volumétrie, tout en garantissant la performance, la résilience et la fiabilité des traitements temps réel. À ce titre, vos principales responsabilités seront de : • Concevoir et développer des applications en Java, Spring Boot, Spring Data et Kafka Streams. • Définir et mettre en œuvre des architectures Event-Driven et des systèmes distribués. • Optimiser les performances des pipelines de streaming : partitionnement Kafka, gestion du throughput, réduction de la latence et montée en charge. • Garantir la tolérance aux pannes, la reprise sur incident et la cohérence des données. • Superviser et maintenir des pipelines critiques de traitement temps réel. • Participer aux choix d'architecture et accompagner les équipes sur les bonnes pratiques de développement. • Collaborer avec les équipes projets afin d'assurer la qualité, la sécurité et la disponibilité des flux de données. Selon votre expérience, vous pourrez également intervenir sur les technologies suivantes : Kafka Connect, Spring Cloud, InfluxDB, Oracle Database, PL/SQL, AWS Lambda, Amazon SQS, Amazon SNS, Docker, Ansible et Apache Spark. Référence de l'offre : 5ii9nxvver