Dreamquark

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  • Finanzas, Inteligencia artificial/Aprendizaje automático, Software
  • Paris
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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. 

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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%

Data

  • scikit-learn
    scikit-learn
    100%
  • Pytorch
    Pytorch
    100%
  • Python (Data Science)
    Python (Data Science)
    100%
  • Pandas
    Pandas
    100%

Continuous Integration

  • Scrutinizer
    Scrutinizer
    100%
  • Robot Framework
    Robot Framework
    100%
  • Mocha
    Mocha
    100%
  • Enzyme
    Enzyme
    100%
  • CircleCI
    CircleCI
    100%
  • Chai
    Chai
    100%

Project Management

  • Kanbanize
    Kanbanize
    100%

Design

  • Sketch
    Sketch
    100%
  • Figma
    Figma
    100%

Miscellaneous

  • Zeplin
    Zeplin
    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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