Des développeurs Python pour le machine learning en production.
Si vous avez besoin de Python pour le machine learning et la donnée, nos ingénieurs ont un système en production à vous montrer. La plateforme de prévision de la demande en PyTorch et XGBoost construite pour FeelEat tient 98 % de précision en exploitation réelle, alimentée par des pipelines Airflow et maintenue précise par un réentraînement automatisé. La même équipe cadre, livre et surveille votre travail Python.
Nous partons de vos données.
D’abord un atelier gratuit de 4 heures
Un atelier gratuit de 4 heures vérifie d’abord s’il s’agit vraiment d’un problème de machine learning. Sous 3 jours ouvrés, vous recevez un périmètre écrit et un devis ; si les données restent une inconnue, un court sprint de discovery payant audite d’abord celles dont vous disposez aujourd’hui, avant que le prix ferme soit fixé.
Un coût convenu, sans compteur
Le prix et le planning sont fixés avant tout développement. Nous facturons le résultat, pour que le temps de recherche ne se transforme pas discrètement en facture sans fin.
Une équipe Python senior part de la baseline
Nous construisons d’abord une baseline simple, et toute complexité en plus doit faire mieux qu’elle. La baseline vous donne aussi un chiffre auquel comparer chaque modèle suivant.
Le réentraînement après le lancement
Le réentraînement automatisé est intégré dès le départ. Quand FeelEat ajoute des plats ou ouvre des sites, la précision est suivie et le modèle se réentraîne sur les nouvelles données : c’est ainsi que les prévisions restent à 98 %.
Les disciplines Python derrière le ML en production.
Ingénierie IA / ML
Des modèles PyTorch, XGBoost et scikit-learn avec jeux d’évaluation et surveillance, pour qu’ils continuent de fonctionner avec des données réelles.
Solutions IA / MLData engineering
Chaque modèle dépend de cette couche : pipelines Airflow, capture d’événements et un entrepôt qui rassemble des données opérationnelles éparpillées en un seul endroit auditable.
Data engineering & analyticsAgents IA
Des agents outillés avec des garde-fous déterministes, des étapes de validation humaine et des budgets de coût stricts, chaque action étant inscrite dans un journal d’audit.
Agents IALe produit autour du modèle
La plateforme, les API et la télémétrie autour de votre cœur Python, construites par la même entreprise, pour que le modèle ait un produit dans lequel travailler.
Développement d'applications SaaSUne plateforme de prévision en Python, mise à jour toutes les quatre heures.
Prévision de la demande FeelEat — du Python sur une opération en marche
Pour FeelEat, nous avons construit la prévision de la demande par site et par plat en Python. PyTorch apprend les tendances longues (saisonnalité, tendance de fond, la façon dont une promotion monte puis retombe), et XGBoost transforme l’ensemble des variables en décisions nettes et explicables. Airflow pilote les pipelines sur PostgreSQL et AWS.
Les questions que les équipes posent avant de recruter des développeurs Python
Décrivez-le dans un brief. Un ingénieur senior le lit et répond sous un jour ouvré.
Quel type de travail Python CODT Technologies fait-il réellement ?
Du machine learning en production et le data engineering qui le porte : PyTorch, XGBoost, TensorFlow, scikit-learn et ONNX pour les modèles ; Airflow, PostgreSQL et AWS pour les pipelines qui les alimentent. Nous sommes clairs sur nos limites. Nos plateformes web nommées tournent en TypeScript et Node.js, donc si vous cherchez une boutique Django, nous vous le dirons. Recrutez nos développeurs Python pour la couche modélisation et données, celle qui doit être juste.
Pourquoi PyTorch et XGBoost ensemble ?
Chaque outil fait ce qu’il fait le mieux. PyTorch apprend les motifs dans le temps (saisonnalité pluriannuelle, tendances lentes, la façon dont une promotion monte puis retombe) et les renvoie sous forme de variables. XGBoost prend ensuite des décisions nettes et explicables sur l’ensemble des variables. Cette répartition est derrière les 98 % de précision en production.
Comment gardez-vous un modèle précis après le lancement ?
La précision est mesurée face aux résultats réels, et la dérive déclenche un réentraînement sur des données fraîches. Un nouveau site démarre avec des modèles entraînés sur des sites similaires en attendant ses propres données.
Quels résultats votre travail Python a-t-il produits ?
La plateforme de prévision construite pour FeelEat tourne à 98 % de précision et a réduit les ruptures de stock de 58 % et le surstock de 41 %. L’étude de cas complète, qui détaille sa construction, est liée sur cette page.
Les missions Python incluent-elles les pipelines de données ?
Oui. Les missions couvrent la capture d’événements, les pipelines Airflow, l’entrepôt et la gouvernance, pour que la couche de ML lise une seule source auditable et que personne n’ait à fusionner des fichiers CSV chaque nuit.
À qui appartiennent le code, le modèle et les données ?
Tout est à vous : le code Python, les poids entraînés, les pipelines et la configuration d’infrastructure, remis à la livraison. Une copie de support ne reste chez nous qu’avec votre accord écrit, et nous signons un NDA si vous le demandez.
En combien de temps des développeurs Python peuvent-ils démarrer ?
Un ingénieur senior vous répond sous un jour ouvré. Lors d’un atelier gratuit de 4 heures, nous examinons le problème et les données dont vous disposez, et sous 3 jours ouvrés vous recevez un périmètre écrit et un devis. Pour un problème clairement cadré, le prix est ferme tout de suite. Si le problème ou les données restent ouverts, un court sprint de discovery payant vient d’abord, entièrement déduit du prix du développement ; sur un projet Python, il couvre le cadrage du problème et un audit des données, avant qu’aucun modèle ne soit construit. L’équipe de développement démarre 4–5 jours ouvrés après la signature du devis ferme.
Un problème qui mérite
d'être bien résolu ?
Dites-nous ce que vous construisez et pour quand. Vous saurez clairement si nous sommes le bon choix et ce que le travail demande.