Loading…
Dirbtinio intelekto komanda
Jūsų poreikiams
Mūsų komanda parengs sprendimus per kelias dienas – pasitelkite ekspertus inžinierius, išlaikydami projekto kontrolę.
Kodėl nuomotis, o ne samdyti?
Vidinių DI kompetencijų kūrimas užtrunka metus ir kainuoja milijonus. Išbandytos ekspertizės nuoma duoda rezultatus iš karto, o išlaidos lieka nuspėjamos.
Greitas įsidiegimas
Greitai sukuriame MVP prototipus ir juos tobuliname – iki 10 kartų greičiau nei įprastas samdymas.
Pradedame per 3 dienasSkaidri kainodara
Vienas fiksuotas mėnesinis mokestis apima jums paskirtą komandą ir vadovus be jokių administracinių rūpesčių.
Nuo €10 tūkst. / mėn.Patikrinti ekspertai
Kiekvienas komandos narys turi patirties integruojant DI sprendimus įmonėse ir patikimą darbo istoriją.
60+ inžinieriųAkimirksniu keičiamas dydis
Padidinkite ar sumažinkite savo DI komandą vos pateikę užklausą. Sustabdykite projektą ar pakoreguokite komandos dydį bet kada.
Per 12 valandųRamybė dėl saugumo
Įmonių lygio saugumas: diegimas vietinėje infrastruktūroje ar VPC, šifravimas ir atitiktis reikalavimams integruoti iš anksto.
Atitinka BDAR ir DI aktąNaujausios technologijos
Prieiga prie naujausių DI technologijų ir metodikų be investicijų į vidinius MTEP.
Vadovai su daktaro ir magistro laipsniaisKomandos dydžiai
Starter
€10 000 / mėn.
Be PVM
Idėjos patvirtinimui ir nedidelio masto projektams
Patikrinkite savo DI idėją su kompaktiška, sutelkta komanda. Puikiai tinka testuojant galimybes, kuriant pirminius prototipus ir įrodant techninį pagrįstumą prieš didesnes investicijas. Mes rūpinamės visu projekto valdymu ir koordinavimu – jūs pateikiate reikalavimus ir grįžtamąjį ryšį, o mūsų komanda pristato rezultatus kas dvi savaites teikiamose ataskaitose.
Rezultatai: Veikiantis prototipas, techninio pagrįstumo įvertinimas, diegimo planas.
Standartinės kompetencijos: Mašininis mokymasis ir prognostiniai modeliai, duomenų analizė ir apdorojimas, Python programavimas, API kūrimas, debesijos infrastruktūra (GCP/Azure).
Bendra apimtis: 1,5 FTE
Build
€15 000 / mėn.
Be PVM
Produkcinei plėtrai
Pilna daugiafunkcinė komanda, kuri jūsų patvirtintą idėją nuveda nuo prototipo iki produkcinės aplinkos. Kiekviena komanda sudaroma būtent jūsų iššūkiui – specialistai parenkami pagal jūsų technologijų poreikius, industrijos reikalavimus ir projekto sudėtingumą.
Rezultatai: Produkcijai paruoštos DI sistemos, pilna techninė dokumentacija, integracijos palaikymas ir žinių perdavimas tolesniam palaikymui.
Standartinės kompetencijos: Viskas, kas įtraukta į STARTER, + kompiuterinė rega ir vaizdų apdorojimas, natūralios kalbos apdorojimas ir DKM (LLM), pilno ciklo žiniatinklio kūrimas (Next.js/React), konteinerizavimas.
Bendra apimtis: 3 FTE
Scale
€21 000 / mėn.
Be PVM
Įmonės lygio veiklai
Pilno masto komanda sudėtingiems DI diegimams įmonės mastu, kai reikia nuolatinės veiklos, palaikymo ir nuoseklios plėtros keliose sistemose ar verslo padaliniuose.
Rezultatai: Kelias sistemas apimančios DI platformos, nuolatinis optimizavimas, įmonės poreikių stebėsena ir plėtros galimybės.
Standartinės kompetencijos: Viskas, kas įtraukta į BUILD, + gilusis mokymasis ir neuroniniai tinklai, DevOps ir CI/CD procesai, periferinė (edge) skaičiuotė ir DDR (IoT) diegimas, kalbos apdorojimas (STT/TTS).
Bendra apimtis: 4 FTE
Configure
€28 000 / mėn.
Be PVM
Unikaliems, savarankiškiems sprendimams
Specializuota, didelė komanda unikaliems techniniams iššūkiams, reikalaujantiems specifinio kompetencijų derinio. Komandos sudėtis, trukmė ir apimtis pritaikoma prie jūsų architektūros ir verslo poreikių – idealiai tinka sudėtingoms integracijoms, specializuotoms sritims ar plataus masto transformacijoms.
Lanksčiai pritaikoma: Komandos sudėtis, trukmė ir apimtis pritaikomos prie jūsų konkrečios techninės architektūros.
Galimos kompetencijos: Viskas, kas įtraukta į SCALE, + mokymasis su pastiprinimu (RL), robotika (ROS2), biometrija, daugiamodalinis DI, RLHF / modelio pritaikymas (fine-tuning), senų sistemų integracija, įmonės duomenų saugyklos, realaus laiko telemetrija ir kt.
Bendra apimtis: Pritaikoma
Alternatyvų palyginimo matrica
Paruošėme alternatyvų palyginimo matricą, kad padėtume greičiau ir pagrįsčiau priimti sprendimą.
Pradinės / programos išlaidos
Tradicinis konsultavimas€5–20 mln.+ dideliems genDI projektams
Personalo papildymasNetaikoma
Mūsų komandosNuo €10 tūkst. / mėn.
Vidinis kūrimasNetaikoma
Nuolatinės išlaidos (talentui)
Tradicinis konsultavimasNetaikoma
Personalo papildymasIki €15 tūkst. / rangovui / mėn.
Mūsų komandosSTARTER → CONFIGURE
Vidinis kūrimasNetaikoma
Metinės išlaidos (komandai)
Tradicinis konsultavimasNetaikoma
Personalo papildymasNetaikoma
Mūsų komandosKas mėnesį; didinama/mažinama pagal poreikį
Vidinis kūrimas€400 tūkst.–€1 mln.+ / metus, priklausomai nuo dydžio ir patirties lygio
Laikas iki rezultato
Tradicinis konsultavimasIlgas (kelių mėnesių sutartys sudėtingiems projektams)
Personalo papildymas3–6 mėn. iki pilno produktyvumo
Mūsų komandosPradedame per kelias dienas
Vidinis kūrimas18–24 mėn. pilnai komandai suformuoti
Žinių išsaugojimas
Tradicinis konsultavimasRibotas perdavimas; rezultatai dažnai izoliuoti
Personalo papildymasRizika, kad rangovams pasitraukus, dingsta ir sukauptos žinios
Mūsų komandosPerdavimo dokumentacija ir instruktažas; sukurta intelektinė nuosavybė pereina klientui
Vidinis kūrimasAukštas (vidinė kompetencija)
Keitimo lankstumas
Tradicinis konsultavimasNaujos sutartys, pakeitimų užsakymai
Personalo papildymasPridedami/pašalinami rangovai
Mūsų komandosKas mėnesį, komandos dydis keičiamas per 12 val.
Vidinis kūrimasLėtas (samdymo ciklai)
Atitiktis ES reikalavimams
Tradicinis konsultavimasPriklauso nuo tiekėjo
Personalo papildymasIndividuali atsakomybė
Mūsų komandosAtitinka BDAR / DI aktą, galimas diegimas vietinėje infrastruktūroje/VPC (skelbiama); galima DPA sutartis
Vidinis kūrimasVidinė atsakomybė
Intelektinė nuosavybė
Tradicinis konsultavimasPaprastai sukurta intelektinė nuosavybė priklauso klientui; tiekėjas pasilieka pagalbinius įrankius (pagal sutartį)
Personalo papildymasPaprastai priskiriama klientui
Mūsų komandosSukurta intelektinė nuosavybė priklauso klientui; pagalbiniai įrankiai lieka mums
Vidinis kūrimasPilna nuosavybė
Talentų prieinamumas
Tradicinis konsultavimasNetaikoma
Personalo papildymasSunku rasti nišines kompetencijas
Mūsų komandosBendras pajėgumų fondas (60+ inžinierių)
Vidinis kūrimasDidelis trūkumas; pvz., Vokietijoje iki 2027 m. ~70 % DI darbo vietų liks neužpildyta
Susipažinkite su komanda, kuri dirbs su jumis
Sužinokite daugiau apie mūsų patyrusius DI/ML inžinierius iš viso pasaulio.
Tadas
Sritis: Sistemų architektūra, balso DI, pilno ciklo inžinerija, taikomasis DI
Tadas kūrė išmaniuosius naujienų skaitytuvus naudodamas NLP, projektavo neuroninio balso sistemas ir vadovavo mobiliųjų draudimo bei kredito vertinimo platformų architektūrai. Turėdamas 10+ metų patirtį ML ir programinės įrangos architektūroje, jis dabar telkiasi ties balso/DKM projektais, organizacijos augimu ir sistemų projektavimu. Turi DI magistro ir fizikos bakalauro laipsnius.
Aistis
Sritis: Robotika, DKM, algoritminė prekyba
Aistis yra DI profesorius Vilniaus universitete, kur dėsto algoritminės prekybos ir robotikos kursus. Turi DI daktaro laipsnį ir beveik 10 metų dirbo kiekybiniu tyrėju „Deutsche Bank”, „Société Générale” ir kitose finansų institucijose.
Lukas
Sritis: Kompiuterinė rega, duomenų inžinerija
Lukas vadovavo tarpfunkcinėms komandoms transporto analitikos, medienos apdorojimo defektų aptikimo ir CAD analizės projektuose. Turi daugiau nei 5 metus projektų koordinavimo patirties. Domisi reikalavimų inžinerija ir komandų valdymo praktikomis. Turi dvigubą programinės įrangos inžinerijos magistro laipsnį.
Amanuel
Sritis: Backend inžinerija, sistemų architektūra, React
Amanuel dirbo su kampanijų automatizavimo platformomis, kūrė dokumentų generavimo sistemas AWS aplinkoje ir prisidėjo prie našių pokerio sprendimų kūrimo. Turėdamas 4 metų Python ir 3+ metų backend kūrimo patirtį, jis telkiasi ties sistemų projektavimu. Turi programinės įrangos inžinerijos bakalauro laipsnį.
Ausra
Sritis: Kredito rizikos modeliavimas, DKM sistemos, medicininis DI
Ausra kūrė produkcinius kredito vertinimo modelius MVĮ finansavimui, RAG pagrindu veikiančius pokalbių robotus teisės ir mokesčių sritims bei medicininių vaizdų analizės sprendimus. Turėdama 10+ metų ML ir 8 metų Python patirtį, ji vadovauja projektams finansų, sveikatos ir švietimo technologijų srityse. Turi informatikos ir politikos mokslų magistro laipsnius.
Robert
Sritis: Kompiuterinė rega, diegimas pakraštyje (edge), NLP
Robert kūrė eismo pažeidimų aptikimą Jetson periferiniuose įrenginiuose, teksto į kalbą sintezės procesus kelioms kalboms bei pinigų plovimo prevencijos modelius. Turėdamas 4+ metų ML ir Python patirtį, jis vadovavo valstybinių dokumentų apdorojimo ir viešojo transporto analitikos projektams. Turi duomenų mokslo magistro laipsnį.
Ugne
Sritis: Kalbos atpažinimas, backend sistemos, Kubernetes
Ugne kūrė medicininio diktavimo programas su optimizuotais kalbos atpažinimo modeliais, garso knygų sintezės platformas ir integravo realaus laiko DKM sistemas skambučių operatoriams. Turėdama 3 metų Python ir DevOps patirtį, ji specializuojasi kalbos atpažinimo ir sintezės (STT/TTS) sistemose. Turi bioinformatikos bakalauro laipsnį.
Gloryson
Sritis: Dronų sistemos, RAG procesai, DevOps
Gloryson kūrė bepiločių orlaivių lokalizavimo ir objektų aptikimo sistemas dronams, DKM pagrindu veikiančius sveikatos analitikos API su RAG bei n8n automatizavimo procesus. Turėdamas 3,5 metų ML patirtį, apimančią NLP, CV ir RL, jis dirba su robotika (ROS2, Gazebo) ir debesijos infrastruktūra. Turi informatikos bakalauro laipsnį.
Tiruzer
Sritis: Pilno ciklo kūrimas, eismo analitika, diegimas debesijoje
Tiruzer kūrė eismo pažeidimų ir avarijų aptikimo sistemas naudojant gatvių kameras, daugiakalbes garso knygų sintezės platformas bei inkstų akmenligės analizės prototipus, įdiegtus ligoninėse. Turėdamas 3 metų Python ir žiniatinklio kūrimo patirtį, jis telkiasi ties DevOps ir infrastruktūra. Turi programinės įrangos inžinerijos bakalauro laipsnį.
Andrius
Sritis: DKM integracija, laiko eilučių prognozavimas, RAG sistemos
Andrius kūrė RAG pagrindu veikiančius pokalbių robotus finansų ir švietimo sektoriams, laiko eilučių modelius vandens parkų sistemoms bei automatinio vertinimo platformas. Turėdamas 4 metų Python ir ML patirtį, specializuojasi DKM integracijose. Turi duomenų mokslo bakalauro laipsnį, šiuo metu siekia įgyti magistro laipsnį.
Kostas
Sritis: Pilno ciklo DI programos, CAD sprendimai, komandos koordinavimas
Kostas įgyvendino CAD pagrindu veikiančius klaidų aptikimo ir plokščių išdėstymo sprendimus, DKM pagrindu veikiančias straipsnių generavimo sistemas bei GTFS transporto analizės įrankius. Turėdamas 3,5 metų Python patirtį, jis dažnai atlieka laikinojo komandos vadovo pareigas. Turi informatikos bakalauro laipsnį, studijuoja programinės įrangos inžinerijos magistrantūroje.
Ananiya
Sritis: RAG sistemos, Kubernetes, duomenų bazės
Ananiya kūrė pritaikomus RAG pokalbių robotus su Elasticsearch, fonemų ASR modelius bei realaus laiko pastatų stebėsenos sistemas. Turėdamas 3 metų Python ir TypeScript patirtį, jis diegė programas K8s klasteriuose. Turi programinės įrangos inžinerijos bakalauro laipsnį.
Dmytro
Sritis: Duomenų inžinerija, eismo aptikimas, ETL procesai
Dmytro prižiūrėjo centralizuotas duomenų bazes kalbos duomenų rinkiniams, kūrė eismo pažeidimų aptikimą naudojant YOLO bei kalbėtojo atpažinimo sistemas. Turėdamas 4 metų Python ir duomenų inžinerijos patirtį, jis telkiasi ties duomenų saugyklomis ir backend sistemomis. Informatikos bakalauro laipsnis.
Sahib
Sritis: Pilno ciklo kūrimas, Flutter mobiliosios programos, sistemų projektavimas
Sahib kūrė kampanijų automatizavimo ir telefonijos integracijas, skrydžių užsakymo programas su mokėjimų apdorojimu bei tobulino platformas. Turėdamas 3+ metų Python ir TypeScript patirtį, jis dirba su pilno ciklo, mobiliosiomis ir DI paremtomis sistemomis. Turi programinės įrangos inžinerijos bakalauro laipsnį.
Arnas
Sritis: Teksto į kalbą sintezė, balso sąsajos, paraiškos finansavimui
Arnas vadovavo TTS variklių kūrimui garso knygų sintezei, kūrė išmaniųjų namų balso valdymo sistemas bei projektavo autonominių skambinimo sprendimų architektūrą pardavimų automatizavimui. Turėdamas 5 metų giliojo mokymosi ir Python patirtį, jis vadovauja mūsų kalbos technologijų kryptimi. Turi informatikos magistro laipsnį.
Iveta
Sritis: Matematinis modeliavimas, duomenų analizė, kompiuterinė rega
Iveta dirbo su pinigų plovimo prevencijos sandorių analize, kūrė valstybinius finansų valdymo įrankius bei prisidėjo prie dronų objektų aptikimo sistemų. Turėdama 3 metų Python ir 4 metų statistikos/duomenų analizės patirtį, ji sujungia matematiką ir ML. Turi duomenų mokslo magistro ir taikomosios matematikos bakalauro laipsnius.
Mulugeta
Sritis: RAG pokalbių robotai, pilno ciklo žiniatinklis, DKM procesai
Mulugeta kūrė išmaniuosius pokalbių robotus finansų ir švietimo sritims, automatinio straipsnių generavimo sistemas bei dirbo su valstybinių dokumentų apdorojimu. Turėdamas 3,5 metų Python ir žiniatinklio kūrimo patirtį, jis telkiasi ties DKM pagrindu veikiančiais projektais. Turi informatikos bakalauro laipsnį.
James
Sritis: Balso agentai, dronų navigacija, NLP
James kūrė autonomines B2B skambinimo sistemas su emocijų analize, bepiločių orlaivių georeferencijos ir sekimo sprendimus bei DI įrankius finansavimo paraiškų analizei. Turėdamas 3 metų Python ir 1,5 metų ML/NLP patirtį, jis dirba tiek su balso DI, tiek su kompiuterine rega. Turi informatikos bakalauro laipsnį.
Andrii
Sritis: Duomenų analizė, Grafana prietaisų skydeliai, DKM programos
Andrii analizavo viešojo transporto tendencijas iš GTFS duomenų, kūrė SQL pagrindu veikiančius „Grafana” stebėsenos skydelius bei pilno ciklo žiniatinklio programas. Duomenų mokslo patirties įgijo atlikdamas stažuotę „Nasdaq”, kur dirbo su DKM automatizavimu. Informacinių sistemų bakalauro laipsnis.
Abenezer
Sritis: Kalbos atpažinimas, fonemų modeliavimas, medicininis DI
Abenezer apmokė daugiakalbius fonemų ASR modelius, kurių paklaidos rodiklis mažesnis nei 10 %, kūrė STT sprendimus, optimizuotus prastos kokybės medicininiam garsui, bei integravo N-gramų modelius žodžių atpažinimo klaidoms mažinti. Turėdamas 3+ metų Python ir DevOps patirtį, jis specializuojasi kalbos apdorojime. Turi programinės įrangos inžinerijos bakalauro laipsnį.
Zygimantas
Sritis: Telefonijos DI, emocinė TTS, paraiškos finansavimui
Žygimantas prisidėjo prie autonominių skambinimo sprendimų šaltiesiems pardavimams, kūrė emocinę kalbos sintezę garso knygoms bei bendraautorystės pagrindu paskelbė tyrimą apie prozodija paremtą klasterizavimą. Turėdamas 2 metų Python ir NLP patirtį, jis rengia ataskaitas finansavimo agentūroms. Turi duomenų mokslo bakalauro laipsnį.
Emilija
Sritis: Duomenų analizė, neuroniniai tinklai, techninė atskaitomybė
Emilija dirbo su mokėjimo puslapių pritaikymu naudojant neuroninius tinklus, ruošė duomenų rinkinius veido atpažinimo eksperimentams bei prisidėjo prie dokumentacijos finansavimo agentūroms. Turėdama 2 metų ML ir statistikos patirtį, ji telkiasi ties duomenų apdorojimu ir taikomuoju giliuoju mokymusi. Turi duomenų mokslo bakalauro laipsnį.
Trinh
Sritis: Kompiuterinė rega, eismo analizė, duomenų vizualizacija
Trinh tyrinėjo ir įdiegė eismo ženklų aptikimo modelius bei kūrė dinaminio kainodaros algoritmus. Turėdama 3 metų Python ir ML patirtį, telkiasi ties kompiuterine rega ir signalų apdorojimu. Duomenų mokslo bakalauro laipsnis.
Samuel
Sritis: Mobiliųjų programų kūrimas, srities modeliavimas, MLOps
Samuel kūrė potencialių klientų paieškos automatizavimo įrankius, programuotojų našumo analitikos platformas bei turinio rekomendacijų sistemas. Turėdamas 3+ metų Python ir mobiliųjų programų kūrimo (Flutter) patirtį, jis telkiasi ties architektūra ir ML inžinerija. Programinės įrangos inžinerijos bakalauro laipsnis.
Armantas
Sritis: CAD sprendimai, Docker, techninė atskaitomybė
Armantas įgyvendino CAD pagrindu veikiančius klaidų aptikimo ir plokščių išdėstymo sprendimus, ruošė testavimo procesus DKM apibendrinimo įrankiams bei prisidėjo prie projekto dokumentacijos. Turėdamas 2 metų Python patirtį, telkiasi ties algoritminių problemų sprendimu. Informatikos bakalauro laipsnis.
Mudogo
Sritis: Žiniatinklio kūrimas, DKM integracija, RAG
Mudogo prisidėjo prie autonominių skambinimo sprendimų su RAG integracija, kūrė pinigų plovimo prevencijos vartotojo sąsają bei dirbo su backend integracijomis balso DI sprendimams. Turi 3 metų žiniatinklio kūrimo patirtį ir vis gilesnes ML kompetencijas. Turi informatikos bakalauro laipsnį, studijuoja IT magistrantūroje.
Jonas
Sritis: React/Next.js, RAG sistemos, API kūrimas
Jonas kūrė „Atlassian” programėles bei RAG sistemas, leidžiančias ieškoti dokumentų per DKM robotus. Turėdamas frontend ir API kūrimo patirties, telkiasi ties DI paremtomis programomis. Dirbtinio intelekto bakalauro laipsnis.
Akosua
Sritis: Mašininis mokymasis, DKM integracija, duomenų analitika
Akosua įgyvendino automatinio vertinimo sistemas su DKM komponentais, prisidėjo prie TTS platformos derinimo bei dirbo GRC konsultacijose su duomenų automatizavimu. Turėdama 3 metų ML ir Python patirtį, telkiasi ties pokalbių robotų kūrimu. Turi informatikos bakalauro laipsnį, studijuoja magistrantūroje.
Ilya
Sritis: Backend API, realaus laiko duomenys, asinchroninis programavimas
Ilya kūrė kriptovaliutų analitikos skydelius su realaus laiko kainų srautais, dirbo su kampanijų automatizavimu ir telefonijos integracijomis bei prižiūrėjo IT infrastruktūrą. Turėdamas 1 metų backend kūrimo patirtį, telkiasi ties įvykiais grįstomis sistemomis. Informatikos bakalauro laipsnis.
Dominykas
Sritis: Pilno ciklo kūrimas, Docker, Python
Dominykas dirbo su automatinio vertinimo platformos funkcijomis ir CRM kūrimu. Turėdamas pradinės Python, FastAPI ir Next.js patirties, domisi ML, DevOps ir diegimu debesijoje. Baigė programinės įrangos sistemų studijas.
Erikas
Sritis: Kalbos apdorojimas, duomenų valymas, kompiuterinė rega
Erikas sukūrė akustinio lygiavimo procesus mažai išteklių turinčios kalbos garsyno rinkimui, testavo regos modelius bepiločių orlaivių georeferencijai bei prisidėjo prie API kūrimo. Turėdamas 3 metų Python patirtį ir orientaciją į duomenų apdorojimą, dirba kalbos ir regos srityse.
Murad
Sritis: Įterptinės sistemos, frontend kūrimas, C++
Murad tyrinėjo kalbėtojų atskyrimo (diarizacijos) metodus, testavo ASR modelius medicininiuose duomenų rinkiniuose bei diegė kalbos asistentus periferiniuose skaičiavimo įrenginiuose. Turėdamas 4 metų C++ ir 3 metų JavaScript patirtį, jungia įterptines sistemas su žiniatinklio kūrimu. Turi IT bakalauro laipsnį, studijuoja duomenų mokslo ir DI magistrantūroje.
Migle
Sritis: Statistika, duomenų analizė, mašininis mokymasis
Migle dirbo derindama neatitikimus tarp bilietų pardavimo duomenų rinkinių, kad būtų sukurti išsamūs pardavimų duomenys. Turėdama 4 metų statistikos ir 2 metų ML patirtį, telkiasi ties duomenų analize ir automatizavimu. Studijuoja duomenų mokslo bakalaurą.
Kalkidan
Sritis: Pilno ciklo inžinerija, taikomasis DI, sistemų integracija
Kalkidan kuria pilno ciklo produktus naudodamas FastAPI, NextJS ir šiuolaikinius DI modelius, pristatydamas plečiamas backend paslaugas, mokėjimų integracijas ir procesų automatizavimus. Jo darbas apima taikomojo DI mokymo programų kūrimą, tarpplatformines integracijas ir funkcijomis turtingas žiniatinklio programas. Turi informatikos ir statybos inžinerijos laipsnius.
Arsenij
Sritis: Frontend kūrimas, pilnas ciklas, TypeScript
Arsenij dirbo su garso transkribavimu naudodamas Azure, kūrė kampanijų ir organizacijų funkcijas pardavimų platformoms bei prisitaikančius vartotojo sąsajos komponentus. Turėdamas 2 metų frontend karkasų ir FastAPI patirtį, telkiasi ties sistemų architektūra. Studijuoja informacinių technologijų bakalaurą.
Kaip tai veikia?
Nuo pirmos konsultacijos iki pilno diegimo per kelias dienas – mūsų optimizuotas procesas užtikrina greitą rezultatų pasiekimą jūsų DI iniciatyvoms.
01 Apimtis
Nemokamo pokalbio metu aptariame jūsų tikslus ir turimus duomenis. Per vieną dieną pateikiame pritaikytą pasiūlymą, įskaitant komandos sudėtį ir sprinto planą. Patvirtinus, jūsų DI komanda suburiama ir per kelias dienas įvedama į jūsų aplinką.
02 Vykdymas
Komanda dirba lanksčiais (agile) sprintais: rodome pažangą (modelius, prietaisų skydelius ir kt.) bei prisitaikome pagal jūsų grįžtamąjį ryšį. Toks metodas užtikrina greitą įgyvendinimą – mes pasirūpiname viskuo, nuo duomenų paruošimo iki modelio derinimo ir sąsajos integracijos.
03 Rezultatai
Kiekvieno mėnesio pabaigoje gaunate apčiuopiamus rezultatus ir ataskaitas. Pateikiame veiklos instrukcijas, perdavimo sesijas ir mokymus, kad jūsų komanda galėtų sklandžiai perimti darbą. Galite tęsti kas mėnesį arba sklandžiai didinti/mažinti apimtį pagal poreikį.
Pateikti skaičiai yra orientaciniai planavimo intervalai, pagrįsti mūsų įgyvendintais projektais ir viešai prieinamais rinkos duomenimis; faktinės išlaidos priklauso nuo apimties, komandos patirties lygio, duomenų parengtumo ir integracijos sudėtingumo. Mėnesiniai mokesčiai nurodyti be PVM ir yra fiksuoti sutartai komandos sudėčiai. Palyginimo stulpeliai apibūdina tipines rinkos alternatyvas ir nėra teiginiai apie konkretų paslaugų teikėją.
Pasikalbėkime.
Papasakokite, kokią problemą norite išspręsti, ir mes pasiūlysime komandos sudėtį, sprinto planą bei fiksuotą mėnesinę kainą.