Разработка E-commerce
Разрабатываем масштабируемые e-commerce-платформы с высокой производительностью и стабильной архитектурой. Обеспечиваем адаптивность под мобильные сценарии, удобство навигации, работу с корзиной и личным кабинетом, а также интеграции с CRM, 1С и платёжными системами. Имеем опыт запуска как нишевых, так и крупных ритейл-проектов с высоким трафиком.
Разработка B2B порталов
Проектируем цифровые платформы для оптовых клиентов: от многоуровневых прайсов и персонализированных условий до автоматизации процессов заказа, логистики и документооборота. Учитываем специфику B2B-продаж, сложные роли и бизнес-логику. Обладаем экспертизой в построении B2B-каналов с учётом внутренней инфраструктуры клиента.
Разработка сложных интерфейсов
Создаём интерфейсы для систем с высокой функциональной нагрузкой, глубокой ролью логики и необходимостью обработки больших объёмов информации. Уделяем внимание информационной архитектуре, удобству в работе с данными и UX-навигации. Имеем опыт в разработке внутренних систем, админ-панелей, тендерных площадок и отраслевых решений.
Разработка корпоративных сайтов
Проектируем сайты с учётом целевой аудитории, структуры коммуникации и задач бизнеса. Строим логику на основе аналитики, инсайтов и пользовательских сценариев. Интегрируем корпоративный стиль с современными технологиями и визуальными решениями. Наша экспертиза охватывает как имиджевые сайты, так и продуктовые лендинги с высокой конверсией.
Разработка корпоративных порталов
Разрабатываем внутренние и внешние порталы для автоматизации процессов, управления доступом к информации и взаимодействия команд. Создаём HR-порталы, внутренние ERP-системы, базы знаний, и личные кабинеты сотрудников. Строим архитектуру с учётом ролей, сценариев использования и интеграций с существующей IT-инфраструктурой (SSO, LDAP, 1С, Bitrix24 и др.). Имеем практический опыт внедрения систем, которые повышают прозрачность процессов и операционную эффективность.
Парсинг данных
Автоматизируем сбор, структурирование и обновление данных из различных источников: веб-ресурсы, базы, API и документы. Настраиваем пайплайны для дальнейшей аналитики или интеграции в IT-инфраструктуру. Обладаем экспертизой в построении отказоустойчивых решений под большие объёмы и частые обновления.
Разработка MVP
Реализуем MVP-продукты, ориентируясь на проверку гипотез и быстрый вывод на рынок. Оптимизируем стоимость за счёт выбора адекватных технологий, продуманной архитектуры и гибкого масштабирования. Наш опыт позволяет запускать продукты, готовые к росту и доработке без переделки ядра.
Этапы
Определение целей проекта
-
Определяются бизнес-задачи и ожидаемые результаты от внедрения модели.
-
Формируются гипотезы, которые модель должна подтвердить или опровергнуть.
Определение метрик и KPI
-
Определяются ключевые метрики:
-
Классификация: точность (Precision), полнота (Recall), F1-score, AUC-ROC.
-
Регрессия: среднеквадратичная ошибка (MSE, RMSE), средняя абсолютная ошибка (MAE).
-
Временные ряды: средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE).
-
Определяются бизнес-метрики (конверсия, прогнозирование спроса, снижение затрат).
Анализ доступных данных
-
Осуществляется аудит источников: базы данных (PostgreSQL, MongoDB), API, веб-скрапинг.
-
Определяются требования к частоте обновления данных и их доступности.
Формирование архитектуры решения
-
Определяются основные инструменты: Python, библиотеки для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost).
-
Выбирается стратегия развертывания: локально (ONNX, TensorRT) или в облаке (AWS, Google Cloud).
Сбор и хранение данных
-
Определяются источники данных: базы данных, API, облачные хранилища.
-
Организуется процесс сбора и хранения данных с учетом их обновляемости.
Очистка и обработка данных
-
Удаляются дубликаты, обрабатываются пропущенные значения, устраняются выбросы.
-
Выполняются преобразования: нормализация числовых данных, кодирование категориальных признаков.
Разделение данных
-
Разделяются тренировочная (70%), валидационная (15%) и тестовая (15%) выборки.
-
Используется кросс-валидация (Stratified K-Fold) для повышения надежности модели.
Исследование структуры данных
-
Строятся распределения признаков, выявляются выбросы и пропущенные значения.
-
Анализируются корреляции признаков для выявления зависимостей.
Выявление аномалий и выбросов
-
Используются графики (boxplot, гистограммы) для визуализации данных.
-
Применяются статистические методы для обнаружения аномалий (IQR, Z-score).
Формирование гипотез для модели
-
Производится отбор значимых признаков и создание новых (feature engineering).
-
Оптимизируется структура данных для лучшего обучения модели.
Выбор алгоритмов и архитектуры
-
Определяются алгоритмы для классификации: логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost).
-
Используются нейросетевые архитектуры: рекуррентные сети (RNN, LSTM), сверточные сети (CNN), трансформеры (BERT, GPT).
Обучение модели
-
Производится настройка гиперпараметров с использованием автоматизированных инструментов (Optuna, GridSearch).
-
Настраивается процесс обучения модели с учетом ограничений вычислительных ресурсов.
Оптимизация модели
-
Применяется регуляризация (L1, L2) для борьбы с переобучением.
-
Оптимизируется быстродействие модели с помощью квантизации и сжатия.
Проверка качества предсказаний
-
Анализируются метрики:
-
F1-score, ROC-AUC для классификации.
-
RMSE, MAE для регрессии.
-
Используется кросс-валидация для повышения надежности результатов.
Интерпретация модели
-
Анализируется важность признаков с использованием SHAP, LIME.
-
Проверяется устойчивость модели к изменению данных.
A/B-тестирование модели
-
Сравнивается качество новой модели с предыдущими версиями.
-
Оценивается влияние модели на ключевые бизнес-показатели.
Развертывание модели
-
Настраивается API-доступ к модели через FastAPI, Flask.
-
Контейнеризируется приложение с помощью Docker и Kubernetes.
Мониторинг и контроль качества
-
Настраиваются системы мониторинга (Prometheus, Grafana) для отслеживания производительности модели.
-
Реализуются механизмы обнаружения деградации модели (Data Drift, Model Drift).
Поддержка и развитие
-
Автоматизируется процесс повторного обучения модели при появлении новых данных.
-
Внедряются механизмы CI/CD для обновления модели без остановки сервиса.
Программная часть разработки
Формирование дорожной карты по программной части веб-продукта
C разбиением на спринты и определением ключевых этапов разработки.
Развертывание инфраструктуры для разработки
Настройка серверной среды, инструментов CI/CD, систем управления версиями и регламентов взаимодействия с кодовой базой.
Создание и интеграция дизайн-системы
Разработка единого набора UI-компонентов, стилей и стандартов, их документирование и размещение в репозитории для обеспечения согласованности интерфейсов.
Развертывание серверной (backend) части проекта
Контейнеризация сервисов с использованием Docker для обеспечения единообразия окружения, упрощения деплоя и масштабируемости системы.
Ежедневный контроль задач и актуализация дорожной карты
Мониторинг прогресса, корректировка приоритетов и синхронизация задач. Каждая задача проходит полный цикл разработки: постановка, код-ревью, тестирование и отладка в dev-среде согласно утвержденным сценариям.
Разработка технической документации
Подготовка и систематизация документации для frontend- и backend-частей проекта, описание ключевых функций, API и архитектурных решений, рекомендации по масштабированию и развитию функционала.
Тестирование производительности и устойчивости системы
Проведение сплит-тестов и моделирование искусственной нагрузки на сервер для оценки стабильности, выявления узких мест и обеспечения корректной работы системы с разными сценариями нагрузки.
Обеспечение отказоустойчивости и репликации данных
Настройка механизмов репликации, мониторинг работоспособности системы и регулярное тестирование бесперебойности в боевом окружении.
Стек
Как мы работаем
-
Каждый этап работы предоставляем в формате видео-презентации, после каждой встречи формируем резюме для удобства и контроля.
-
Мы строим и обновляем диаграмму Ганта, отслеживаем внешние и внутренние риски, проводим регулярные встречи для контроля прогресса, четко распределяем зоны ответственности и обеспечиваем прозрачную коммуникацию со стейкхолдерами.
-
Все задачи ставятся в IT трекере Bitrix24, куда дается доступ Заказчику.
-
За каждым заказчиком закрепляется выделенная команда, что позволяет максимально глубоко погружаться в бизнес-потребности и задачи проекта.
-
Для быстрой связи создаем чат проекта в WhatsApp или Telegram.
Наши награды
-
2024 | рейтинг Рунета
Топ-50
Разработчиков сайтов "под ключ"
-
2024 | рейтинг Рунета
Топ-25
Интеграторов Москвы
-
Workspace
топ-1
workspace.ru/
-
2024 | рейтинг Рунета
топ-10
Разработчиков Nuxt.js
-
2024 | рейтинг Рунета
Топ-40
Разработчиков Vue.js
-
2023 | кубок Таглайн | Бронза
Зорге 9
-
2024 | кубок Таглайн | Бронза
Росмэн
У вас есть проект?
Формат работы
-
T&m
Средние проекты
с гибкой разработкой -
Fix price
Небольшие задачи, ограниченные
временем и бюджетом -
retainer
Крупные проекты, которые требуют постоянного развития
Ценности
Качество
Наша главная цель. Мы готовы многим пожертвовать, но обязаны выпустить превосходный продукт.
Продуктовый подход
Основан на ожиданиях и потребностях бизнеса. Лучше сделать малую часть того, что важно пользователям и бизнесу, чем выполнить всё некачественно и бесполезно для обеих сторон.
Системность
Мы убеждены, что качество и бизнес-бенефиты невозможны без системного подхода. Постоянное повторение важных, но часто скучных действий является ключом к успеху.
Креативность
Мы должны удивлять и влюблять каждого пользователя визуалом, помня о правиле трех кликов, ведь запросы пользователей чрезвычайно высоки.
Технологичность
Для достижения бизнес-результатов мы следим за технологиями и находимся в их эпицентре. Поэтому мы одними из первых на рынке начали интегрировать AI в web-проекты и автоматизировать с его помощью бизнес-процессы.
Долгосрочность
Продукт - это непрерывный процесс, требующий постоянной команды. Для нас критически важно выстроить долгосрочные взаимоотношения и стать продолжением нашего заказчика.