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

Логотип Laravel
Логотип Symfony
Логотип 1C Битрикс
Логотип PHP
Логотип Vue
Логотип Node
Логотип React
Логотип Python
Логотип Mysql
Логотип Аргумент

Как мы работаем

  1. Каждый этап работы предоставляем в формате видео-презентации, после каждой встречи формируем резюме для удобства и контроля.

  2. 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.

  3. Все задачи ставятся в IT трекере Bitrix24, куда дается доступ Заказчику.

  4. За каждым заказчиком закрепляется выделенная команда, что позволяет максимально глубоко погружаться в бизнес-потребности и задачи проекта.

  5. 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.

    Кейсы

    Все сайты (и мы не исключение) используют cookies, поэтому просто нажмите на кнопку.