Recrutez pour Personnalisation Logiciel Lims

 Client : Une entreprise de biotechnologie de taille moyenne spécialisée dans la thérapie génique.

 Défi : Le client devait réaliser une Personnalisation Logiciel Lims urgente pour intégrer de nouveaux séquenceurs NGS, mais son système actuel ne supportait pas les formats de données massifs générés.

 Solution : Notre équipe augmentée de trois développeurs Python a conçu un middleware personnalisé. Ils ont utilisé des bibliothèques Python avancées (Pandas, NumPy) pour traiter et normaliser les données brutes avant leur ingestion dans le LIMS. L'équipe a travaillé en sprints agiles de deux semaines, collaborant étroitement avec les scientifiques pour ajuster les paramètres d'analyse en temps réel.

 Résultat : L'intégration a été finalisée en 3 mois. Le temps de traitement des données de séquençage a été réduit, entraînant une augmentation de 45% de la capacité d'analyse quotidienne du laboratoire.

 Client : Un laboratoire de diagnostic clinique national gérant des milliers d'échantillons quotidiens.

 Défi : La Personnalisation Logiciel Lims était nécessaire pour automatiser la communication des résultats aux patients, car le processus manuel créait des retards inacceptables.

 Solution : Smartbrain a déployé deux ingénieurs Python seniors. Ils ont développé un module d'API sécurisé connectant le LIMS au portail patient web. La solution incluait des scripts de validation automatique pour flaguer les résultats anormaux nécessitant une révision humaine, tout en libérant automatiquement les résultats négatifs standards.

 Résultat : Le délai de rendu des résultats aux patients a chuté drastiquement. Le laboratoire a constaté une réduction de 70% des appels au support client concernant la disponibilité des résultats.

 Client : Une multinationale pharmaceutique en phase de R&D active.

 Défi : L'entreprise souffrait de silos de données et nécessitait une Personnalisation Logiciel Lims pour unifier les données de trois sites de recherche distincts utilisant des versions différentes du logiciel.

 Solution : Nos experts Python ont mis en place une architecture de microservices pour synchroniser les bases de données LIMS. Ils ont créé des scripts de migration ETL (Extract, Transform, Load) robustes pour standardiser l'historique des données sans perte d'information critique. L'équipe a également développé une interface unifiée pour la visualisation des données inter-sites.

 Résultat : La consolidation des données a permis une meilleure collaboration entre les sites. L'efficacité de la recherche a été améliorée, avec une réduction de 30% du temps consacré à la recherche et à la vérification des données historiques.