Test Technique Raphaël

Évaluation Technique - Candidat Raphael - API REST Django

4 min de lecture

Évaluation Technique - Candidat Raphael

Date d’évaluation : 25 août 2025
Projet analysé : API REST - Gestion d’Outils Internes d’Entreprise
Stack technique : Django REST Framework 3.16.1, PostgreSQL
Méthodologie : Analyse statique complète en 5 phases d’évaluation

Synthèse Générale

Score Global : 67.5/120 points (56.3%)

Phase d’ÉvaluationScore ObtenuScore MaximumTaux de RéussiteAppréciation
Phase 1 - Analyse Initiale7.51075%Satisfaisant
Phase 2 - CRUD API205536.4%Insuffisant
Phase 3 - Qualité Code314077.5%Bon
Phase 4 - Analytics (BONUS)51005%Non maîtrisé
Phase 5 - Documentation (BONUS)4580%Très satisfaisant

Classification Technique : Junior avec Potentiel

Le candidat présente des fondamentaux techniques solides avec une approche structurée du développement Django. La maîtrise de l’architecture et des bonnes pratiques est notable, cependant des lacunes importantes dans l’implémentation fonctionnelle nécessitent un accompagnement technique.

Compétences Confirmées

Architecture Django Maîtrisée

Points positifs identifiés :

  • Structure modulaire appropriée avec séparation en 3 applications (accounts, toolsmanagement, analytics)
  • Application correcte des patterns Django : modèles avec classe BaseModel, gestionnaires personnalisés, relations cohérentes
  • Configuration environnement professionnel avec gestion des variables via python-dotenv
# Exemple représentatif de la qualité architecturale
class Tool(BaseModel):
    objects = ToolManager()  # Gestionnaire personnalisé approprié
    
    @property
    def active_users_count(self):
        return self.user_accesses.filter(revoked_at__isnull=True).count()

Qualité de Code Satisfaisante

Aspects techniques positifs :

  • Convention de nommage respectée avec vocabulaire métier approprié
  • Code lisible et maintenable, fonctions de taille raisonnable
  • Respect des standards Python/Django (PEP8, organisation des fichiers)
# Exemple de code propre observé
class CostTrackingManager(models.Manager):
    def total_company_cost(self):
        """Calcul du coût total pour l'entreprise"""
        return self.aggregate(total=Sum("total_monthly_cost"))["total"] or 0

Documentation Technique Complète

Éléments documentaires appréciés :

  • README.md structuré avec instructions d’installation détaillées
  • Documentation API dans Endpoints.md avec exemples pratiques
  • Interface Swagger/OpenAPI opérationnelle sur /swagger/
  • Modélisation documentée dans Models.md

Modélisation de Données Cohérente

Conception base de données :

  • Relations logiques avec ForeignKey appropriées, on_delete=models.PROTECT pertinent
  • Contraintes métier appliquées : énumérations, unicité, validations de base
  • Structure extensible avec modèle de base réutilisable

Lacunes Techniques Identifiées

Analytics Non Implémentées

Problème majeur constaté :

  • 4 endpoints sur 5 retournent uniquement {"data": []}
  • 1 endpoint contient une erreur (variable tools_by_department non définie)
  • Absence complète de logique métier pour les calculs d’analyse

Impact fonctionnel : Les capacités d’analyse de coûts constituent une fonctionnalité centrale manquante.

API CRUD Fonctionnellement Limitée

Défaillances techniques observées :

Filtrage et Pagination Absents :

  • Aucune configuration de filter_backends
  • Pas d’implémentation DjangoFilterBackend pour filtres métier
  • Absence de pagination : risque de performance avec volumétrie importante

Validations Métier Insuffisantes :

  • Messages d’erreur génériques sans contexte métier
  • Pas de validations custom pour contraintes métier (name, base_monthly_cost)
  • Format de réponse standard DRF sans enveloppe professionnelle

Optimisation Performance Manquante :

  • Problème N+1 critique : active_users_count génère une requête par objet
  • Absence de select_related('category') pour optimiser les jointures
  • Risque de dégradation avec croissance des données

Gestion d’Erreurs Inexistante

Aspects sécurité et robustesse :

  • Aucun middleware de gestion d’erreurs personnalisé
  • Configuration logging non implémentée
  • Risque d’exposition de traces système en production

Recommandations de Développement

Formation Technique Prioritaire (3 mois)

Django REST Framework Avancé (40h)

  • Filtres, permissions et pagination
  • Optimisation requêtes ORM
  • Validation et sérialisation avancées

Gestion d’Erreurs et Monitoring (20h)

  • Middleware Django personnalisés
  • Configuration logging professionnel
  • Surveillance applicative

Performance Django (30h)

  • Résolution problème N+1
  • Stratégies de cache
  • Profilage et analyse des requêtes

Formation Complémentaire (6 mois)

Tests et Qualité (25h)

  • Tests unitaires et d’intégration
  • Métriques de couverture
  • Mocking et données de test

Architecture Avancée (35h)

  • Patterns de conception Django
  • Architecture distribuée
  • Event-driven development

Évaluation Finale

Classification : Junior avec Potentiel de Développement

Profil technique :

  • ✅ Fondamentaux Django acquis
  • ✅ Approche professionnelle du code et documentation
  • ⚠️ Implémentation fonctionnelle incomplète nécessitant encadrement
  • ❌ Lacunes sur fonctionnalités avancées et optimisations

Potentiel d’Évolution : Favorable

Avec un accompagnement technique approprié sur 3-6 mois, progression attendue vers :

  • Autonomie sur projets API REST standards
  • Maîtrise des optimisations Django/DRF
  • Capacité à contribuer efficacement en équipe

Recommandation Recrutement

Candidat Approprié pour :

  • Poste développeur Django junior en équipe structurée
  • Projets de maintenance et évolution d’applications existantes
  • Montée en compétences progressive avec mentorat

Conditions d’Intégration :

  • Mentorat par développeur confirmé (3 mois minimum)
  • Code reviews systématiques
  • Projets avec complexité croissante

Conclusion

Le candidat Raphael démontre des bases techniques solides et une approche méthodique du développement. Les lacunes identifiées dans l’implémentation fonctionnelle correspondent à un profil junior typique et peuvent être adressées par un accompagnement adapté.

Sa capacité à produire du code propre et une documentation de qualité, associée à une architecture Django correcte, constitue un fondement approprié pour une évolution technique progressive.

Score final : 67.5/120 (56.3%) - Profil junior avec potentiel de développement

Signature numérique: [SHA256_PLACEHOLDER]

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