Je vais construire une application web full stack avec react et django, nodejs ou java

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Martin Farres
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À propos de ce service

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Vous avez besoin d'une application web complète avec frontend, backend et base de données prête à être déployée ?


Je vais créer votre application full-stack en utilisant React (TypeScript) pour le frontend et Django, Node.js ou Spring Boot pour le backend, connectée à une base de données PostgreSQL / MySQL / SQLite / MongoDB. Interface claire avec Tailwind CSS, authentification JWT, et une structure de code adaptée à un usage réel.


Ce que vous obtenez :

  • Frontend React avec interface responsive (Tailwind CSS)
  • Backend API REST de votre choix
  • Authentification utilisateur et gestion des rôles
  • Conception et intégration de la base de données
  • Code source propre, commenté et entièrement à vous
  • Configuration Docker Compose (Standard & Premium)


J'ai livré des plateformes full-stack pour des systèmes de gestion de restaurants, des plateformes de bénévolat universitaires et des applications de réservation. Je construis des produits complets, pas seulement des prototypes.


Tous les packages incluent :

  • Livraison du code source complet
  • Design responsive (mobile + desktop)
  • Authentification utilisateur
  • README et documentation


Vous ne savez pas quel package choisir ? Contactez-moi d'abord, je vous donnerai une réponse honnête.

Découvrez Martin Farres

Martin Farres

FullStack and AI Developer: Python, Java, Node, React, React Native, Kubernetes

  • DeArgentine
  • Membre depuisjuin 2026
  • Temps de réponse moy.2 heures
  • Langues

    Anglais, Espagnol
Hi, I'm Martín - CS graduate at Universidad Nacional de Cuyo, Argentina. I ship production-grade systems across the full stack: REST APIs (Django, Node.js, Java/Spring Boot, PostgreSQL), mobile & web apps (React, React Native, Flutter, Kotlin, Vue.js), distributed systems (Docker, Kubernetes, MPI, AWS), and ML pipelines (TFT, PPO/RL, scikit-learn). Recent work: a Kubernetes distributed renderer, a student dropout model, a chatbot, and an RL load balancer for Docker clusters. Clean code, clear communication, realistic timelines - and software that actually runs.

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