À propos d’Eiko

Eiko est une association qui développe des parcours et contenus ludiques pour aider les citoyens à passer à l’action sur les enjeux écologiques.

Nos contenus sont intégrés dans une application mobile via Strapi. Pour faciliter la production, le suivi et l’historisation des mises à jour, nous utilisons aujourd’hui Fillout, Airtable et un flux de synchronisation vers Strapi.

Nous cherchons une personne capable de rendre ce système plus propre, plus robuste et plus fiable.

Pourquoi cette mission est intéressante

Cette mission est idéale pour une personne qui veut travailler sur un cas concret de data structuring / data pipeline à petite échelle, avec un impact direct sur un produit déjà utilisé.

Tu interviendras sur un vrai sujet de fiabilisation de données :

• structurer un modèle exploitable

• limiter les erreurs de saisie

• améliorer la traçabilité

• sécuriser la synchronisation entre plusieurs outils

• poser des bases saines pour la suite

Objectif de la mission

Concevoir et consolider un modèle de données clair dans Airtable, puis fiabiliser la synchronisation vers Strapi via API en Python ou JavaScript.

L’objectif n’est pas de complexifier l’existant, mais au contraire de rendre le flux plus simple, plus strict et plus auditable.

Tes missions

• revoir et améliorer la structure de la base Airtable

• clarifier les relations entre les tables et les règles de gestion

• identifier les points de fragilité entre Fillout, Airtable et Strapi

• développer ou améliorer les scripts de synchronisation via API

• réduire les erreurs silencieuses et sécuriser les mises à jour

• documenter le fonctionnement pour rendre le système maintenable

• proposer des améliorations pragmatiques pour rendre le flux plus robuste

Bonus appréciés

• mise en place d’une interface Airtable pour suivre les soumissions et les synchronisations

• export de données pour reporting ou contrôle qualité

• amélioration de la validation des données en amont du flux