Cloud, DevOps et ingénierie des données

La plupart des équipes d'ingénierie se heurtent deux fois au même mur : une première fois quand l'infrastructure cesse d'être reproductible, une seconde fois quand les pipelines de données cessent d'être dignes de confiance. Nous construisons la couche qui règle les deux problèmes. Côté infrastructure, cela signifie des modules Terraform ou OpenTofu qui transforment votre environnement AWS, GCP ou Azure en code versionné, ainsi que des pipelines CI/CD qui automatisent le chemin entre le commit et la production. Côté données, cela signifie des modèles dbt, des pipelines pilotés par Airflow ou Kafka, et des entrepôts sur Snowflake, BigQuery ou Databricks qui fournissent aux analystes et aux applications en aval des chiffres auxquels ils peuvent réellement faire confiance.

Ce travail s'adresse aux équipes d'ingénierie qui ont dépassé le stade du premier prototype — celles où la configuration manuelle des serveurs, les déploiements reposant sur le savoir informel de quelques personnes, ou les tableaux de bord alimentés par des feuilles Excel, sont désormais le point de blocage. Une startup en croissance a besoin de clusters Kubernetes à mise à l'échelle automatique et de plateformes développeurs avec des parcours balisés, pour que la vitesse de livraison ne ralentisse pas à mesure que l'équipe grandit. Une entreprise noyée sous les exports de multiples outils déconnectés a besoin d'un lakehouse et de pipelines ELT qui remplacent la manipulation manuelle de fichiers CSV par des transformations planifiées et testées.

Nous traitons l'infrastructure et les données comme une seule discipline, pas comme deux livraisons séparées — la plateforme et les données qu'elle produit sont construites selon la même exigence. Le travail est cadré et facturé au forfait plutôt que de façon ouverte, pour que le coût corresponde au résultat : les projets d'infrastructure et de CI/CD démarrent à 8 000 $, les plateformes et pipelines de données complets démarrent à 25 000 $+.