Dreamquark

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L'équipe Tech

L’équipe tech de DreamQuark met ses compétences en IA au service des problématiques de connaissance client, d’investissement et de conformité des ses clients banques, assureurs. DreamQuark promeut une vision autour de l’éthique des technologies d’IA ce qui se traduit par nos développements autour de l’explicabilité, du suivi des performances des modèles d’IA en production et l’amélioration de l’équité des modèles. DreamQuark développe de nouvelles approches de traitement petascale des données et d’utilisation des algorithmes d’IA en no-code ainsi et packages ses technologies adaptées aux données tabulaires, textuelles et temporelles pour résoudre des problématiques de Next Best Action. Nous avons des experts en data, ML engineer, MLops, éthique de l’IA et développement logiciel back-end et front-end. 

Répartition des expertises

  • Engineering

    20%

  • Data

    40%

  • Product

    20%

  • Design

    20%

Technologies et outils

    Backend

    • RabbitMQ
      RabbitMQ
      100%
    • NumPy
      NumPy
      100%
    • Node.js
      Node.js
      100%
    • Mongoose
      Mongoose
      100%
    • MongoDB
      MongoDB
      100%
    • GraphQL
      GraphQL
      100%
    • FastAPI
      FastAPI
      100%
    • ExpressJS
      ExpressJS
      100%
    • Elasticsearch
      Elasticsearch
      100%
    • Django
      Django
      100%
    • Celery
      Celery
      100%
    • API REST
      API REST
      100%
    • API Platform
      API Platform
      100%

    Frontend

    • Redux.js
      Redux.js
      100%
    • React JS
      React JS
      100%
    • JavaScript
      JavaScript
      100%

    Devops

    • Kubernetes
      Kubernetes
      100%
    • Helm
      Helm
      100%
    • GitHub
      GitHub
      100%
    • Git
      Git
      100%
    • Docker Compose
      Docker Compose
      100%
    • Docker
      Docker
      100%

Organisation et méthodologies

Daily Stand ups pour s’assurer qu’on est tous alignés pour les objectifs quotidiens et qu’on priorise les bons sujets  Tracking Zenhub + GitHub  Review systématique du code par les membres de l’équipe avant de le merger  2 types de sprints:

  • des sprints cours (1 à 2 semaines) pour faire des petites features et améliorations.
  • des sprints long (3 semaines) pour se concentrer sur un gros chantier, suivi d'une semaine d'améliorations / refacto.

Apprentissage en continu grâce à des outils comme Udemy, Coursera et à l’instauration de la DEAL hour : Drop Everything And Learn, heure quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle dédiée à la formation et à la stimulation intellectuelle 

Product Demo tous les XX au reste de l’équipe afin de s’assurer que toute la team a le même socle de connaissance et est en mesure de présenter/ utiliser et d’onboarder un nouveau sur le produit

Processus de recrutement

  • Etape 1- premier échange téléphonique de 30 min. Entretien rapide avec la DRH afin de confirmer si tes objectifs correspondent au poste/ aux missions que nous proposons.
  • Etape 2 - Test technique
  • Etape 3 - Entretien technique d'1 h avec le CTO et les équipes afin de pouvoir plonger le candidat dans les missions et dans l'environnement qu'il pourrait intégrer + possibilité de challenger l'équipe technique sur les outils. 

Présente nous ce sur quoi tu es à l'aise, les technos qui te plaisent, celles que tu maitrises et celles sur lesquelles tu souhaiterais monter en compétences.

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