Aujourd'hui, on va décortiquer le front et le back office d'Uber Eats !

Sais-tu comment les fiches restaurants sont gérées ?

Quels sont les impacts de la visualisation du livreur ?Comment est gérée la recommandation de restaurants ?Comment améliorer la recherche de restaurants ?Comment est gérée l'optimisation de trajectoires ?

Découvre la réponse à ces questions et plein d'autres informations supplémentaires qui pourront te servir dans tes projets !

Les liens de l'épisode

JWT pour gérer l'authentification : https://jwt.io/

L'algorithme pour obtenir la similarité entre des textes :

https://josselinleydier.com/seo/definition-de-tf-idf/

Le navigateur TOR pour un max de sécurité :

https://www.torproject.org/fr/download/

Un algorithme pour optimiser la trajectoire :

https://www.jedha.co/formation-ia/algorithme-q-learning

Le concept du Skeleton Screen :

https://www.numendo.com/blog/ux-ui/skeleton-screen/

Créer des images à partir de textes avec DALL-E2 :

https://openai.com/dall-e-2/

Créer des images à partir de textes avec Midjourney :

https://www.midjourney.com/home/

Se faire livrer ses courses :

https://www.goflink.com/fr-FR/

La founders night :

https://www.foundersnight.fr/

Les liens pour nous retrouver :Vincent Machado :

https://www.linkedin.com/in/vincent-machado/

https://blackhive.fr

Florentin Dam :

https://www.linkedin.com/in/florentindam/