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Systèmes distribués · Produit RH

SmartHR360 — plateforme RH prédictive

Une plateforme RH prédictive reliant sept services Django/DRF, une identité RS256 interne et une interface produit TypeScript/Next.js séparée.

Aperçu produit de SmartHR360 — plateforme RH prédictive
2025 - 2026Architecte et développeur

01

Le problème

Les parcours RH couvrent identité, dossiers, charge, carrière, compétences, politiques et fidélisation. Une application monolithique rend ces responsabilités difficiles à faire évoluer, observer et réviser séparément.

Contraintes

  • Les services exigent une propriété explicite des données et des communications maîtrisées.
  • Les recommandations doivent rester explicables et validables par les RH.
  • Le produit web doit rester utilisable indépendamment du backend via un mode démo clairement identifié.

02

Ma contribution

03

Décisions techniques

01

Identité RS256 interne

Le service d’authentification émet des JWT asymétriques et un package partagé fournit à chaque service un même chemin de vérification sans distribuer la clé privée.

Compromis: L’équipe assume la rotation des clés et l’exploitation de l’authentification, mais le comportement d’autorisation reste inspectable dans le même code.

02

Périmètre de données par service

Chaque service Django/DRF possède son périmètre PostgreSQL et expose son comportement métier par API au lieu de partager les tables applicatives.

Compromis: Les parcours transverses exigent une intégration et une gestion des pannes explicites en échange d’une propriété plus claire.

03

Frontend démontrable, plateforme déployable

L’interface Next.js séparée comprend un mode de démonstration sans backend clairement identifié, tandis que Docker Compose et les définitions k3s couvrent les environnements intégrés.

Compromis: Les données de démonstration facilitent l’évaluation, mais ne doivent jamais être confondues avec un environnement connecté ou de production.

04

Résultats vérifiables

  1. Le frontend Next.js est implémenté dans un dépôt séparé et comprend un parcours démo sans backend.
  2. Le dépôt parapluie documente la composition des services, la livraison Kubernetes et les préoccupations partagées.
  3. Prometheus et Grafana assurent l’observabilité technique et produit.

05

Preuves produit

Vue d’ensemble des effectifs
Capture réelle du frontend Next.js séparé utilisant ses données de démonstration sans backend, clairement identifiées.Capture avec données initialiséesMode démoCapture: Commit source: 27c3f8fb
01Données de démonstration

Vue d’ensemble des effectifs

Capture réelle du frontend Next.js séparé utilisant ses données de démonstration sans backend, clairement identifiées.

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Parcours de charge de travail
Écran réel capturé depuis le mode démo fourni par le dépôt ; les valeurs sont des données de démonstration, pas des résultats RH.Capture avec données initialiséesMode démoCapture: Commit source: 27c3f8fb
02Données de démonstration

Parcours de charge de travail

Écran réel capturé depuis le mode démo fourni par le dépôt ; les valeurs sont des données de démonstration, pas des résultats RH.

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Tableau de bord de fidélisation
Écran réel du frontend de démonstration, identifié pour ne pas laisser croire à des données employées connectées ou de production.Capture avec données initialiséesMode démoCapture: Commit source: 27c3f8fb
03Données de démonstration

Tableau de bord de fidélisation

Écran réel du frontend de démonstration, identifié pour ne pas laisser croire à des données employées connectées ou de production.

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06

Ce que j’ai appris

  • Les frontières de services sont des décisions produit car elles déterminent latence et modes de panne.
  • L’assistance IA en RH exige des états de validation et des solutions de repli déterministes.

07

Ce que je changerais

  • Introduire d’abord une tranche métier de bout en bout plus étroite.
  • Capturer à chaque jalon des écrans versionnés et une présentation de l’architecture.
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