Recrutez Expert Framework Tenant

Client : Une plateforme SaaS leader dans la gestion des ressources humaines (HR Tech) aux États-Unis.

Défi : L'entreprise devait refondre son architecture monolithique pour permettre un Developpement Framework Personnalisation Tenant efficace, car l'absence d'isolation des données ralentissait les performances et posait des risques de sécurité majeurs lors de l'intégration de grands comptes.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 4 développeurs Python seniors spécialisés en architecture microservices. L'équipe a migré le système vers une architecture multi-tenant basée sur des schémas PostgreSQL isolés, pilotée par un backend Django robuste. Ils ont implémenté un middleware personnalisé pour le routage dynamique des requêtes et la gestion des configurations spécifiques à chaque locataire, assurant une étanchéité totale des données.

Résultat : La nouvelle architecture a permis une réduction de 45% de la latence des requêtes bases de données et a éliminé totalement les incidents de fuite de données inter-tenants, permettant la signature de 3 contrats Fortune 500 en un trimestre.

Client : Une startup FinTech en forte croissance spécialisée dans l'analyse de risques financiers.

Défi : Le client avait besoin d'accélérer son Developpement Framework Personnalisation Tenant pour offrir des tableaux de bord analytiques personnalisés à chaque banque cliente, sans dupliquer le code de base.

Solution : Nous avons intégré 3 ingénieurs Python experts en Data Engineering. Ils ont conçu un framework de configuration flexible utilisant Python et Flask, permettant d'injecter des règles métier spécifiques à chaque locataire au moment de l'exécution. L'équipe a également mis en place un système de cache intelligent (Redis) segmenté par tenant pour optimiser les temps de réponse des calculs complexes.

Résultat : Le temps de déploiement pour un nouveau client est passé de 2 semaines à moins de 24 heures, augmentant la capacité d'onboarding de l'entreprise de 300% tout en réduisant les coûts d'infrastructure cloud.

Client : Un fournisseur majeur de solutions logistiques pour le commerce de détail.

Défi : La complexité croissante du Developpement Framework Personnalisation Tenant empêchait l'entreprise d'adapter rapidement ses workflows logistiques aux besoins spécifiques de chaque détaillant.

Solution : Smartbrain a fourni une équipe augmentée de 5 développeurs Python Fullstack. Ils ont développé un moteur de workflow modulaire en Python, permettant à chaque locataire de définir ses propres règles de routage et de notification via une interface intuitive. L'architecture a été renforcée par des tests automatisés isolés par tenant pour garantir qu'aucune personnalisation n'impacte la stabilité globale du système.

Résultat : Cette solution a entraîné une augmentation de 25% de la satisfaction client (NPS) et a réduit la charge de travail du support technique de 40% grâce à l'autonomie gagnée par les utilisateurs finaux.