Lenstra
Inteligencia artificial/Aprendizaje automático, SaaS/Servicios en la nube, Software
Paris
L'équipe Tech
Les sujets sur lesquels l'équipe intervient sont variés et peuvent aller du modèle de calcul haute performance au Machine Learning, au Data Engineering, au développement d'applications web ou à la gestion d'infrastructure.
L'équipe Tech se répartie entre trois practices dont les domaines se chevauchent : DevSecOps, Data / Software Engineering et Analytics & AI. Chaque ingénieur peut librement se spécialiser dans une practice ou choisir de couvrir un scope plus large.
Répartition des collaborateurs
Analytics & AI
25%
Data & Software Engineering
25%
DevOps / DevSecOps
25%
Tech Product Strategy
15%
Business / Support
10%
100%
ont au moins une certification technique
Technologies et outils
Python
100%PostgreSQL
100%NumPy
100%Go
100%Terraform
100%snyk
100%Kubernetes
100%HashiCorp Vault
100%Google Cloud Platform
100%Git
100%AWS
100%TensorFlow
100%Snowflake
100%Pandas
100%DBT
100%BigQuery
100%Airbyte
100%
Backend
Devops
Data
Partenaires 🤝
Lenstra est partenaire de HashiCorp, dbt Labs, Snyk et AWS. Cela donne à nos consultants l'accès aux meilleures formations Cloud & Data.
Open-Source 🚀
Les membres de Lenstra contribuent activement à certain des plus gros projets Open-Source, comme CPython, Terraform ou PostgreSQL.
Organisation et méthodologies
Nous équipes sont organisées par practice, avec un management horizontal.
En mission chez nos clients, l'équipe projet est dirigée par un consultant senior et s'intègre dans l'organisation agile de nos clients.
En interne, les projets sont organisés de manière à favoriser l'autonomie des ingénieurs pour les aider à progresser à la fois sur la partie vision produit et sur la partie technique. Ces projets sont directement supervisés par notre CTO et les autres Partners.
Projets et défis techniques
Notre équipe a aidé notre client à concevoir sa nouvelle stratégie Data groupe, puis à exécuter cette stratégie en créant une nouvelle plateforme Data.
Sous forme d'un véritable Data Mesh, l'objectif principal était de permettre aux équipes BI de générer des rapports de meilleure qualité, dans des délais plus courts. Le second objectif était de réduire les coûts opérationnels en permettant le décommissionnement de plateformes Legacy.
Nous équipe a aidé un grand groupe à industrialiser leur infrastructure AWS.
Les objectifs étaient de permettre le déploiement à l'échelle d'applications temps réel, d'améliorer l'observabilité et le monitoring des applications, tout en respectant les contraintes d'une industrie régulée.
Processus de recrutement
Notre processus de recrutement est composé pour la plupart des postes de 3 étapes :
- 1 entretien RH
- 1 entretien technique ou une étude de cas avec notre CTO
- 1 entretien autour des valeurs et de la motivation avec l'un des Partners.
Nous serons heureux de vous fournir de l'aide dans votre préparation et de répondre à toutes vos questions, n'hésitez pas à nous contacter !