Builder Azure / DevSecOps Data - Freelance

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)