Backend
Python
Ingénieurs Python pour l'IA, les APIs & les pipelines de données.
Ingénierie Python en production pour le machine learning, le développement d'API et l'infrastructure de données. Nos développeurs construisent des services FastAPI, orchestrent des pipelines ML et conçoivent des systèmes ETL qui traitent des millions d'enregistrements quotidiennement. Nous accompagnons des équipes data et ingénierie en France, en Allemagne, aux Pays-Bas, au Royaume-Uni et en Scandinavie, avec 4 à 6 heures de chevauchement quotidien sur le fuseau CET et une gestion des données entièrement conforme au RGPD.
Use Cases
What we build with Python.
Pipelines de machine learning
Workflows ML de bout en bout avec scikit-learn, PyTorch ou Hugging Face — de l'ingénierie des features et l'entraînement des modèles au serving des prédictions via REST ou gRPC. Versioning des modèles avec MLflow, suivi d'expériences et retraining automatisé. Nous avons construit des systèmes ML pour des healthtechs à Lyon, des plateformes d'analytics prédictives à Paris et des moteurs de recommandation pour des marques e-commerce à Amsterdam.
Microservices FastAPI
APIs async haute performance avec FastAPI, validation Pydantic et documentation OpenAPI auto-générée. Injection de dépendances, chaînes de middleware et workers de tâches en arrière-plan — le tout type-hinté et testable. Livré des architectures microservices pour des plateformes logistiques à Lyon, des APIs fintech à Paris et des backends B2B SaaS sur le marché français.
Data engineering & ETL
Pipelines de données robustes avec Apache Airflow, Dagster ou Prefect orchestrant l'extraction depuis les APIs, bases de données et systèmes de fichiers. Couches de transformation avec Pandas, Polars ou dbt, chargement dans Snowflake, BigQuery ou Redshift. Construit des pipelines traitant plus de 50 M d'enregistrements quotidiens pour des entreprises d'analytics à Paris et des plateformes data à Lyon.
Intégration LLM & agents IA
Intégration OpenAI, Anthropic et LLM open-source dans des applications de production. Pipelines RAG avec bases de données vectorielles, prompt engineering, function calling et frameworks d'agents comme LangChain ou orchestrateurs personnalisés. Déployé des produits propulsés par l'IA pour la legal tech à Paris, l'automatisation du support client à Lyon et des plateformes de contenu en France.
Calcul scientifique & simulation
NumPy, SciPy et solveurs numériques personnalisés pour la finance computationnelle, la biostatistique et la simulation d'ingénierie. Environnements de recherche basés sur Jupyter qui passent au code de production avec packaging et tests appropriés. Servi des équipes quantitatives à Paris, des groupes de recherche à Lyon et des cabinets d'ingénierie à Zurich.
Automatisation & infrastructure de scripts
Automatisation Python pour le DevOps, la collecte de données et les workflows de processus métier. Web scrapers avec Playwright et Scrapy, jobs planifiés avec Celery, et intégrations Slack/Teams pour l'alerte. Construit des suites d'automatisation pour des équipes opérations à Paris, des agences marketing à Lyon et des équipes infrastructure sur la côte Est américaine.
Expertise
How we work with Python.
Python async & APIs haute performance
Nous construisons sur asyncio, uvicorn et le middleware ASGI pour gérer des milliers de connexions concurrentes. Connection pooling avec asyncpg, files de tâches en arrière-plan et patterns de concurrence structurée. Profiling avec py-spy et analyse mémoire avec memray pour éliminer les goulots d'étranglement dans les charges de production.
ML engineering & model serving
Au-delà des notebooks d'entraînement — nous mettons les modèles en production avec des feature stores, registries de modèles et infrastructure de serving appropriés. ONNX Runtime ou TorchServe pour l'inférence, frameworks A/B testing pour la comparaison de modèles, et monitoring pour la détection de drift. Model serving déployé en UE avec garanties de résidence des données lorsque requis.
Python type-safe avec Pydantic
Type hints stricts imposés par mypy ou pyright sur toute la codebase. Modèles Pydantic pour la validation à chaque frontière — entrées API, configuration, lignes de base de données et réponses de services externes. Gestion des settings avec pydantic-settings pour la configuration par environnement à travers dev, staging et environnements de production UE.
Packaging & gestion des dépendances
Outillage Python moderne avec uv ou Poetry pour la résolution des dépendances, environnements virtuels et lockfiles. Support monorepo avec namespace packages et installs éditables. Images Docker optimisées avec multi-stage builds et layer caching — images de production slim sous 200 Mo pour un démarrage rapide des conteneurs dans toute région de déploiement.
Tests & observabilité
Pytest avec fixtures, parametrize et données de test basées sur des factories. Tests d'intégration contre de vraies bases de données avec testcontainers. Logging structuré avec structlog, tracing distribué avec OpenTelemetry, et métriques exportées vers Prometheus ou Datadog. Stack d'observabilité complète pour le débogage des problèmes de production sur les déploiements France et UE.
Why us
Why TBI for Python.
Onboarding rapide, contexte approfondi
Nos ingénieurs Python ont une expérience en production sur FastAPI, Django, pipelines ML et data engineering. Ils analysent votre codebase, comprennent votre architecture et ouvrent leur première PR sous 2 à 3 jours — pas de mois de prise en main requise.
Développement augmenté par l'IA
Nos ingénieurs utilisent Cursor, Copilot et des outils LLM pour la génération de code, l'écriture de docstrings et le scaffolding de tests. La nature dynamique de Python bénéficie énormément de l'assistance IA — nos développeurs combinent la vitesse de l'IA avec la discipline des type-hints pour livrer plus vite sans sacrifier la qualité du code.
Chevauchement de fuseaux France & UE
Travaillant depuis l'IST (UTC+5:30), nous chevauchons 4 à 6 heures avec le CET et 3 à 4 heures avec l'heure de l'Est américain. Les échecs de pipelines sont triés avant que votre équipe data parisienne ne commence sa journée. Les résultats d'entraînement des modèles sont revus et itérés pendant les heures partagées avec votre équipe ML lyonnaise.
Gestion des données conforme au RGPD
Les pipelines Python traitant les données de citoyens UE suivent le RGPD par conception — utilitaires d'anonymisation, traitement conditionné au consentement et stockage en région UE. Nous signons des DPA, déployons sur eu-central-1 ou eu-west-1, et implémentons les politiques de rétention des données directement dans le code des pipelines.
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FAQ
Common questions.
Combien coûte un développeur Python dédié en offshore ?
Les ingénieurs Python temps plein démarrent à 4 500 €/mois. Les ingénieurs seniors avec spécialisation ML, data engineering ou API async se situent entre 6 000 € et 8 500 €/mois. Un développeur Python senior en France coûte 65 000–90 000 €/an ; dans l'UE, 80 000–130 000 €/an. Notre modèle offre une expertise équivalente — y compris les compétences ML et pipelines de données — à 60–70 % de coût en moins avec la même disponibilité horaire.
À quelle vitesse un développeur Python peut-il commencer à travailler sur notre projet ?
2 à 3 jours du contrat à la première PR. Nous faisons correspondre les développeurs à votre écosystème Python spécifique — votre framework web, stack ML, outils data et setup de déploiement. Ils arrivent avec votre dépôt cloné, les dépendances installées et une compréhension de votre architecture. La première contribution est toujours tangible, pas une tâche de setup.
Vos développeurs Python peuvent-ils gérer à la fois le ML engineering et le développement d'API backend ?
Oui — nombre de nos ingénieurs Python seniors travaillent dans les deux domaines. Ils construisent des services FastAPI qui servent les prédictions des modèles ML, conçoivent des pipelines de features qui alimentent les jobs d'entraînement, et implémentent le monitoring des performances des modèles en production. Pour les missions plus importantes, nous pouvons également fournir des spécialistes focalisés sur un domaine.
Comment gérez-vous la conformité RGPD dans les pipelines Python ?
Au niveau code : fonctions d'anonymisation pour les champs PII, vérifications de flag consent avant traitement, et rétention configurable dans les orchestrateurs de pipelines. Au niveau infrastructure : compute et stockage en région UE, données chiffrées au repos et en transit, et audit logging pour l'accès aux données. Nous signons des DPA et pouvons déployer entièrement dans les frontières UE.
Quel chevauchement horaire ont vos ingénieurs Python avec les équipes France et UE ?
Notre équipe opère depuis l'IST (UTC+5:30). Cela signifie 4 à 6 heures de chevauchement avec le CET — idéal pour les sessions de pairing de l'après-midi ou les cérémonies de sprint avec les équipes européennes — et 3 à 4 heures avec l'heure de l'Est américain pour les syncs du matin. Le monitoring des pipelines de données se fait 24h/24, avec des handoffs qui garantissent que les problèmes sont détectés en heures, pas en jours.
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