Des développeurs Python mesurés en production, pas dans un notebook.
Recruter des développeurs Python chez CODT Technologies, c'est obtenir des ingénieurs dont le Python fait tourner des opérations réelles : la plateforme de prévision de la demande en PyTorch et XGBoost construite pour FeelEat tient 98 % de précision en production, alimentée par des pipelines Airflow et gardée honnête par un réentraînement automatisé. Du Python pour le machine learning et la donnée — cadré, livré et surveillé.
La donnée d'abord, le modèle ensuite, la production toujours.
Un sprint de discovery payant
Nous commençons par demander s'il s'agit réellement d'un problème de machine learning — et par auditer les données que vous avez, pas celles que vous aimeriez avoir. Il en sort un périmètre écrit, une architecture et une feuille de route chiffrée.
Un devis ferme et transparent
Le coût et le calendrier sont arrêtés avant le début du développement, facturés au résultat plutôt qu'à l'heure — pour que la recherche ne devienne jamais, discrètement, un compteur sans fin.
Une équipe Python senior part de la baseline
Une baseline simple d'abord, puis de la complexité qui doit gagner sa place contre elle. Les modèles tournent en mode fantôme à côté des humains qu'ils assisteront, jusqu'à ce que leur historique — et non les mathématiques — emporte la décision.
Un suivi qui garde le modèle honnête
Les menus tournent, des sites ouvrent, les saisons changent. Le réentraînement automatisé et la surveillance de la précision font partie de la construction, pas d'un après-coup — c'est cette couche qui fait tenir les 98 % des prévisions de FeelEat dans la durée.
Les disciplines Python derrière le ML en production.
Ingénierie IA / ML
Des modèles PyTorch, XGBoost et scikit-learn avec jeux d'évaluation, essais en mode fantôme et surveillance — du machine learning construit pour survivre au contact de la production.
Solutions IA / MLData engineering
La couche sur laquelle repose chaque modèle : pipelines orchestrés par Airflow, capture d'événements et entrepôt qui transforment des données opérationnelles éparpillées en une source de vérité unique et auditable.
Data engineering & analyticsAgents IA
Des agents outillés avec des garde-fous déterministes, des points de validation humaine et des budgets de coût imposés — de l'automatisation avec un journal d'audit.
Agents IALe produit autour du modèle
Un modèle se livre dans un produit, pas dans un notebook — la plateforme, les API et la télémétrie autour de votre cœur Python, conçues par la même entreprise.
Développement d'applications SaaSDu Python qui s'est remboursé en un trimestre.
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 la structure temporelle longue — saisonnalité, tendance, la façon dont une promotion monte puis retombe — et XGBoost transforme l'ensemble des variables en décisions nettes et interprétables, Airflow orchestrant les pipelines sur PostgreSQL et AWS. Le modèle a tourné en mode fantôme jusqu'à ce que son historique emporte la décision, puis s'est remboursé dès le premier trimestre.
Les questions que les équipes posent avant de recruter des développeurs Python
Décrivez-le dans un brief. Un ingénieur senior — pas un commercial — 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 la frontière : nos plateformes web nommées tournent en TypeScript et Node.js, donc si vous cherchez une boutique Django, nous le dirons plutôt que de nous étirer. 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 le motif dans le temps — saisonnalité pluriannuelle, tendance lente, la façon dont une promotion monte puis retombe — et renvoie ces représentations apprises sous forme de variables. XGBoost prend ensuite des décisions nettes et interprétables sur l'ensemble des variables. C'est cette division du travail qui fait tenir 98 % aux prévisions de FeelEat en production.
Comment gardez-vous un modèle précis après le lancement ?
De la même façon que nous avons gagné la confiance avant : par les faits. Les modèles tournent en mode fantôme à côté des décisions humaines jusqu'à ce que leur historique l'emporte ; en production, le réentraînement automatisé et la surveillance de la précision rattrapent la dérive à mesure que les menus tournent et que les saisons changent, et les nouveaux sites démarrent par transfert depuis des sites similaires en attendant leurs propres données.
Quels résultats votre travail Python a-t-il produits ?
La plateforme de prévision construite pour FeelEat tourne à 98 % de précision, a réduit les ruptures de stock de 58 % et le surstock de 41 % — et s'est remboursée dès le premier trimestre. L'étude de cas complète, y compris la façon dont elle a été construite, est liée sur cette page.
Les missions Python incluent-elles les pipelines de données ?
Oui — un modèle n'est jamais plus honnête que les données qui lui parviennent. Les missions couvrent la capture d'événements, les pipelines orchestrés par Airflow, l'entrepôt et la gouvernance, pour que la couche de prévision ou de ML repose sur une source de vérité unique et auditable plutôt que sur un rituel de CSV nocturne.
À qui appartiennent le code, le modèle et les données ?
À vous, à 100 % : le code Python, les poids entraînés, les pipelines et la configuration d'infrastructure, transférés à la livraison. Nous n'en gardons une copie qu'à des fins de support, avec votre accord écrit, et nous signons un NDA sur demande.
En combien de temps des développeurs Python peuvent-ils démarrer ?
Un ingénieur senior lit votre demande et vous répond sous un jour ouvré. Chaque mission s'ouvre par un sprint de discovery payant — cadrage du problème et audit des données — qui produit un périmètre écrit et un devis ferme et transparent avant qu'aucun modèle ne soit construit. L'équipe de développement démarre 4–5 jours ouvrés après votre signature.
Un problème qui mérite
d'être bien résolu ?
Parlez-nous de votre produit, votre échéance et vos contraintes. Nous vous répondrons sous un jour ouvré avec une lecture honnête de la faisabilité, du périmètre et de la bonne équipe à mobiliser.