tractorcode

Conseil en ingénierie logicielle

tractorcode vous aide à donner du sens à vos données en automatisant leur traitement et en créant des visualisations claires, pour transformer vos fichiers bruts en informations exploitables.

tractorcode conçoit des API robustes et évolutives qui sécurisent et centralisent vos échanges de données, tout en restant performantes et prêtes à monter en charge.

tractorcode garantit la fiabilité et la longévité de vos projets grâce à une programmation rigoureuse, des tests automatisés et une intégration continue, afin de livrer le code le plus propre et le plus maintenable possible.

Découvrez nos réflexions et notre philosophie logicielle sur notre blog.

Pour plus d'informations et pour discuter de vos besoins contactez nous par mail en cliquant ici.

Marc Charron

Technologies maitrisées

Python sera majoritairement utilisé pour le développement backend, c'est le langage avec lequel nous avons le plus d'expérience. De nombreux projets ont déjà étés réalisés avec les librairies Pandas, NumPy et Matplotlib pour le traitement et la visualisation de données. Si votre besoin le nécessite, ou pour des raisons de performance, Polars sera utilisé.

Ingénieur diplômé Arts et Métiers ParisTech, j'ai une solide compréhension des modèles mathématiques et statistiques, nous mettons ces compétences au service de la résolution des problématiques métiers complexes.

Pour le développement d'API backend, le framework FastAPI sera utilisé, il permet de créer des services web performants et évolutifs et automatiquement documentés. Si vos projets utilisent le framework Flask nous saurons nous adapter. L'ORM SQLAlchemy est notre choix privilégié pour l'interaction avec les bases de données relationnelles. L'orchestrateur Celery sera utilisé dans nos projets pour déléguer les traitements lourds (emails, génération de rapports, tâches planifiées) à des workers en arrière-plan, ce qui garantit des applications FastAPI réactives et scalables.

La robustesse du code n'est pas une option pour nous mais une nécessité. Nous utilisons Pytest ainsi que Pytest Cov pour écrire des tests unitaires et d'intégration et mesurer la couverture du code. La maintenabilité est garantie par analyse statique du code avec ruff et ty, qui veillent au respect des conventions et garantissent la cohérence des types.