React

Разработали мобильное приложение для управления арендным оборудованием для сети проката в режиме реального времени. Отслеживание арендованного оборудования, управление ремонтом оборудования, автоматическое формирование отчёта для выставления счетов — все это внутри PWA приложения.

Чем крупнее становится компания, тем больше данных и систем управления данными она накапливает: появляются новые продукты, услуги, клиенты, склады. В международной компании таких систем может быть очень много. И рано или поздно встает вопрос о валидации данных между системами. Логичным шагом в такой ситуации становится внедрение системы управления мастер-данными.

Система по обучению сотрудников, которая обладает безопасным просмотром внутренних документов и снижает тем самым утечку данных из компании.

Разработали плагин для интернет-магазина с 3D-моделями, которые можно кастомизировать прям в магазине, без скачивания и установки Autodesk Inventor. После чего модели можно купить и распечатать на 3D-принтере.

Машинное обучение набирает обороты, эта тема вышла за рамки среды разработчиков и уже стало общей темой для широкой общественности. При этом обучение моделей нейронных сетей требует высокого уровня знаний и опыта. Не все могут обучить модель самостоятельно, а обращаться к сторонним специалистам дорого. Рассказываем, как мы создавали систему по обучению нейронных сетей.

Наш клиент занимается оценкой строительства и отделки зданий, а также подготовкой смет. Анализ чертежей зданий и их обсчёт отнимает очень большое время у персонала, поэтому мы разработали для клиента систему по распознаванию pdf-файлов с чертежами и автоматическим формированием смет в excel-формате.

Во время работы пользователя корпоративные системы часто обмениваются данными друг с другом. И системе, в которую входят по номеру телефона, надо уметь «прозрачно» обрабатывать запросы от системы, в которую сотрудник зашёл по логину. Большим компаниям с множеством внутренних систем нужен единый сервис аутентификации, которому будут доверять все системы и который будет знать про всех пользователей.

Разработали сервис для автоматизации процесса подбора новых спортсменов в команды.

Один из самых больших и сложных проектов: амбициозный Uber-like стартап, который осуществляет услуги по вывозу мусора в 16 штатах США. Проект построен с применением микросервисной архитектуры на кросс-платформенных технологиях за 9 месяцев.