Lancez vos Services Développement Application Native

Client : Une néo-banque européenne en pleine expansion.

Défi : L'application mobile native souffrait de lenteurs critiques lors des pics de transactions, nécessitant une refonte urgente via nos Services Developpement Application Native pour éviter le churn utilisateur.

Solution : Notre équipe augmentée de trois développeurs Python seniors a été déployée en moins de 72 heures. Ils ont audité l'architecture existante et identifié des goulots d'étranglement dans les appels API. En réécrivant les microservices critiques en Python asynchrone et en optimisant les requêtes de base de données, l'équipe a pu alléger considérablement la charge serveur tout en maintenant la compatibilité avec les applications natives iOS et Android existantes.

Résultat : Une réduction de la latence de 45% lors des pics de trafic et une augmentation de la satisfaction client de 20% sur les stores.

Client : Un leader américain de la logistique du dernier kilomètre.

Défi : Le système de tracking en temps réel de leur solution de Services Developpement Application Native manquait de précision et consommait trop de batterie sur les terminaux des chauffeurs.

Solution : Smartbrain a fourni deux ingénieurs Python spécialisés dans le traitement de données géospatiales. Ils ont conçu un middleware intelligent capable de pré-traiter les données GPS côté serveur avant de les envoyer à l'application native. Cette approche a permis de réduire la fréquence des requêtes inutiles et d'optimiser les algorithmes de routage directement via le backend Python, déchargeant ainsi l'application mobile de calculs complexes.

Résultat : Une amélioration de la précision de 30% et une réduction de la consommation de batterie de 25% sur les appareils mobiles.

Client : Une start-up MedTech spécialisée dans le suivi cardiaque.

Défi : L'infrastructure ne parvenait pas à gérer l'afflux massif de données IoT provenant des dispositifs connectés à leur solution de Services Developpement Application Native.

Solution : Nous avons intégré une équipe de quatre développeurs Python experts en Big Data. Ils ont mis en place une architecture serverless robuste pour ingérer et analyser les flux de données en temps réel. En collaborant étroitement avec l'équipe mobile interne, ils ont assuré que l'application native puisse afficher des analyses de santé complexes sans délai, garantissant la fiabilité nécessaire pour un dispositif médical.

Résultat : Capacité de traitement augmentée de 300% sans incident technique majeur durant les 6 premiers mois.