AppTweak

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L'équipe Tech

AppTweak aide les entreprises à recueillir et à analyser des données sur les performances de leurs applications et jeux sur l'App Store et Google Play.

Pour ce faire, nous :

  • Rassemblons des gigaoctets de données chaque jour grâce à des pipelines ETL.
  • Stockons et organisons ces données dans un large éventail de bases de données.
  • Construisons des algorithmes et des modèles qui génèrent des prédictions et des informations pertinentes pour nos clients.
  • Créer des visualisations intuitives et faciles à utiliser qui tirent parti de ces appels d'API.

Nous déployons ces travailleurs et services par le biais de conteneurs docker fonctionnant sur Kubernetes. Cela nous rend agnostiques sur le plan technique et nous permet d'utiliser les meilleures bibliothèques et les meilleurs langages pour chaque service.

Nous adorons Ruby et l'utilisons autant que possible, mais nous n'avons pas peur d'essayer de nouvelles choses !

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AppTweak
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Répartition des collaborateurs

  • Back-End

    28%

  • Data science

    13%

  • Product

    14%

  • Design

    27%

  • QA

    3%

Technologies et outils

Backend

  • Ruby
    Ruby
    100%
  • Sinatra
    Sinatra
    90%
  • MySQL
    MySQL
    80%
  • Ruby On Rails
    Ruby On Rails
    50%
  • PostgreSQL
    PostgreSQL
    50%
  • Redis
    Redis
    30%
  • MongoDB
    MongoDB
    25%
  • Elasticsearch
    Elasticsearch
    15%

Frontend

  • React JS
    React JS
    100%

Devops

  • Kubernetes
    Kubernetes
    100%
  • Docker
    Docker
    100%
  • AWS
    AWS
    100%

Data

  • Python (Data Science)
    Python (Data Science)
    100%
  • Grafana
    Grafana
    100%
  • Amazon Redshift
    Amazon Redshift
    20%

Monitoring

  • Airbrake
    Airbrake
    100%

Organisation et méthodologies

Les équipes Dev et Data Science d'AppTweak sont organisées en 7 squads.

Une squad est une équipe transversale qui a la pleine propriété et l'autonomie sur une zone spécifique de l'outil AppTweak.

Chaque équipe décide de la manière dont elle s'organise, mais en général, elle met en place des sprints de 2 semaines avec les rituels suivants :

  • Stand-ups : quotidiens ou plusieurs fois par semaine, en fonction de l'équipe
  • Planifications de sprints et rétrospectives pour commencer et terminer chaque sprint
  • Journées de démonstration : chaque mois, l'équipe présente les fonctionnalités récemment publiées à l'ensemble de l'équipe AppTweak.
  • Debug : les bugs sont gérés sur une base hebdomadaire, le jeudi.

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Projets et défis techniques

  • Data Science
Data Science

Data Science

Nos projets couvrent une partie importante du spectre de l'apprentissage automatique : données tabulaires, clustering, traitement du langage naturel, analyses d'images, analyses de séries temporelles...

Notre défi est de trouver, comprendre et utiliser correctement les technologies les plus prometteuses pour chacun de ces domaines.

Certains de nos algorithmes sont entraînés avec >500M de points de données, ce qui nécessite l'optimisation de la convergence et de la gestion de la mémoire.

Nous nous entraînons parfois sur des GPU et devons optimiser toute cette sorcellerie CUDA.

Nous construisons et maintenons des API REST pour servir les prédictions de nos algorithmes, en veillant à respecter les exigences de vitesse du logiciel.

  • Front-end

    Toute notre couche Front-end a été modernisée et est maintenant construite en utilisant ReactJS avec Redux et sagas pour gérer l'état et le chargement des données.

    Comme l'application principale est maintenant entièrement en React, nous aimerions améliorer notre architecture front-end en migrant vers une architecture micro frontale.

    Certaines parties de l'application (comme notre table de mots-clés) doivent afficher des milliers de données, nous devons donc toujours garder à l'esprit l'optimisation des performances.

    L'application évolue constamment avec des versions hebdomadaires.

    L'un de nos défis est de maintenir un standard front-end de haute qualité.

Front-end

Toute notre couche Front-end a été modernisée et est maintenant construite en utilisant ReactJS avec Redux et sagas pour gérer l'état et le chargement des données.

Comme l'application principale est maintenant entièrement en React, nous aimerions améliorer notre architecture front-end en migrant vers une architecture micro frontale.

Certaines parties de l'application (comme notre table de mots-clés) doivent afficher des milliers de données, nous devons donc toujours garder à l'esprit l'optimisation des performances.

L'application évolue constamment avec des versions hebdomadaires.

L'un de nos défis est de maintenir un standard front-end de haute qualité.

Front-end

Processus de recrutement

  • Entretien de 40 minutes avec le responsable de l'acquisition des talents.
  • Entretien d'une heure avec le responsable de l'embauche
  • Test à la maison
  • Un entretien final pour débriefer le cas

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