En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Tech Lead Data IoT ? Java & Cloud" pour un client dans le secteur du retail.  Description? Le Contexte Au sein d'une plateforme IoT gérant des millions d'objets connectés (Smart Devices, vélos, équipements sportifs), nous recherchons le Référent Technique Data. Il ne s'agit pas d'un poste de Data Engineer classique qui ne fait que des pipelines, mais d'un rôle de Software Engineer / Tech Lead spécialisé dans le traitement de la donnée. Vous êtes le "Tech Lead Data" unique de la plateforme : vous portez la responsabilité technique et architecturale de tout ce qui touche à la donnée au sein de l'écosystème IoT. ? Votre Mission : Architecturer et Construire le Backend Data Votre rôle est central : vous construisez le moteur qui ingère, traite et structure les événements remontés par les objets connectés. Vous êtes garant de la cohérence de la donnée, du capteur jusqu'au stockage. 1. Développement Backend & Traitement IoT (80-90% du poste) Développement Java : Concevoir et développer les briques Backend chargées du traitement des flux (Temps Réel & Événementiel). Gestion de la complexité IoT : Gérer les problématiques de connectivité instable. Exemple concret : Reconstituer une session de sport ("Ride") complète même en cas de perte de réseau, gérer les règles de début/fin de session automatiquement. Privacy by Design : Intégrer les contraintes RGPD et le respect des consentements utilisateurs directement dans l'architecture de collecte (filtrage à la source, anonymisation). 2. Architecture & Lead Data Référent Technique : Vous êtes le point de contact unique pour toutes les décisions impactant la data sur la plateforme. Conseil & Gouvernance : Vous auditez et conseillez les autres équipes Backend. Si une feature touche à la structure de la donnée, vous intervenez pour valider le modèle. Modélisation : Définir les modèles de données pour garantir leur exploitabilité future. 3. Analytics & Maintenance (10% du poste) Maintenir les flux ETL existants et les jobs d'analytics. Intervenir ponctuellement sur du Spark / Scala pour des besoins de BI ou de Data Science. ? La Stack Technique Un environnement Multi-Cloud et moderne : Cloud Principal : GCP (Google Cloud Platform). IoT : AWS IoT Core (gestion de la flotte et connectivité). Langage Principal : Java (Expertise demandée). Analytics/Data : Databricks, Spark, Scala.