2R2T
Développeur Frontend & Ingénieur Algorithme—2026
Client
2R2T — Esports Amateur
Rôle
Développeur Frontend & Ingénieur Algorithme
Stack
React, TypeScript, CSS, Python, PostgreSQL
Date
2026
01
Le Défi
2R2T est une plateforme esports amateure émergente visant à devenir la référence pour League of Legends compétitif en France. Le site avait été conçu 'desktop-first' avec des mises en page animées complexes et des assets de jeu flottants, mais n'avait aucune expérience mobile — coupant une majorité d'utilisateurs. De plus, la plateforme avait besoin d'un système de notation juste et transparent pour évaluer les joueurs à travers différents rôles et niveaux de compétence.
02
La Solution
Reconstruction complète de la couche responsive, adaptant le design desktop — avec ses dégradés radiaux, assets 3D flottants et typographie 'Phonk' personnalisée — en une expérience mobile fluide sans sacrifier l'identité visuelle. Côté algorithme, co-développement du moteur de notation des joueurs : un système de score pondéré évaluant les joueurs sur des KPI spécifiques au rôle (KDA, vision, CS/min, contrôle objectifs) normalisés par paliers de rang.
# Player rating algorithm — composite score
def compute_player_score(stats: PlayerStats) -> float:
role_weights = ROLE_WEIGHTS[stats.role]
raw = {
"kda": stats.kills_assists / max(stats.deaths, 1),
"cs_min": stats.cs / stats.game_duration,
"vision": stats.vision_score / stats.game_duration,
"objectives": stats.objective_control,
}
# Normalize against rank tier averages
normalized = {
k: (v - TIER_AVG[stats.tier][k]) / TIER_STD[stats.tier][k]
for k, v in raw.items()
}
return sum(normalized[k] * role_weights[k]
for k in normalized) * 100 + BASE_SCORE↳ Moteur de scoring pondéré avec KPI spécifiques au rôle normalisés par rang



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