NLP разработка за фармацефтична компания
Предизвикателството: Клиентът е мултифункционална фармацефтична компания, която рефрактурира съществуваща система и да подобри нейната производителнсост и аналитични възможности чрез използването на изкуствен интелект.

Екипът: Python и Angular разработващ екип

Решението: Нашият екип използва семантичен анализ с NLTK предпроцес, за да създаде лекарствен продукт, използвайки вече акумулирани и класифицирани данни. Предварително обработените данни бяха използвани да обучат Keras с TF двигател, и оценени спрямо вградени SVM алгоритми в SKLearn. Резултатите бяха с точност до 80% за класификация. Компонентите на машинното обучение бяха интегрирани в auto-assign pipeline, на база продукт и екип. 

Статус: Успешно рефакториране на задачите и създаване на NLP модул.
 
“Trust their advice. They’re knowledgeable and can create a product better than you imagined.”

N. Hauser, Technology manager, Pharmatech
React разработка за решение в строителната индустрия
Предизвикателството: Клиентът е британска старт-ъп компания, която разполага с вътрешен Python екип. Предизвикателство за тях се оказва да намерят достатъчно опитен фронт енд екип, с който да работят.

Екипът:  ReactJS Lead и ReactJS senior разработчици, PM и UX

Решението: Решението включва множество интеракции между потребителите, едновременно вътрешни в строителната компания и с външни партньори и подизпълнители. Това изисква високо ниво на сигурност и внимание към сигурността и оторизацията на потребителите.

Статус: Нашият екип успешно завърши задачите. В момента клиентът е наел вътрешен екип, който да продължи работата по проекта.
“Сега управляваме фронтенд-а вътрешно, но ни е лесно да влезем в кода и да разберем как се движат нещата поради тяхната висококачествена разработка.”

Делян Русков, Structor.io
Инструмент, базиран на изкуствен интелект, за подбор на персонал
Предизвикателството: Добавяне на инструмент, базиран на изкуствен интелект, за подбор на кадри за старт-ъп в сферата на човешките ресурси.

Екипът: Python и data science екип

Решението: Първата стъпка в процеса беше да създадем процес за набиране на данни в различни формати и от разнообразни източници. След като потокът на данни и организацията бяха готови, използвахме семантичен анализ с NLTK  преобработка, за да извлечем необходимата информация за всеки отделен кандидат. Машинното обучение беше разработени чрез Keras, TensorFlow и SKLearn. Резултатът беше представяне на структурирана база данни на кандидатите.

Статус: Модулът беше успешно интегриран.
"It is exciting to see have a partner who is not only technically capable but has also business expertise. Blagovesta has been a COO of a prominent HR company and her support in view of product design were of great help to us."

Samuel Johnson, Founder, Recruit 
Разработка на MVP чрез изкуствен интелект, за старт-ъп в производството
Предизвикателството: Разработване на софтуер, който помага на мениджърите и инженерите да анализират представянето на тяхната продукция, като се взима предвид производителността на машини и хора.

Екипът: 4 Python Django разработчици, 1 PM part-time

Решението: Решението беше успешно разработено до фаза MVP и продължи до включване на компютърно зрение, комбинирано със задачи, процедури и регистри само за четене от PLC контролери. Разработихме функциониращ софтуер, базиран на изкуствен интелект, който събира информация от машините чрез PLCs, анализира времето на празен ход и по този начин представя препоръки за подобрение.

Статус: Успешно завършена MVP фаза.
“During the development process they were proposing solutions, advising us on every step we were in doubt, and we really felt them part of our team.“

G. Moore, Co-founder, FactorIoT
 
Инструмент за борсови данни, интегриран с Bloomberg
Предизвикателството: Подобряване на инструментите за анализ на данни, които клиентът притежава и подкрепа на екипа чрез автоматизация в ежедневната им работа.

Екипът: Python и DevOps екип

Решението: Изградихме инструмент, интегриран с Bloomberg сервизен терминал, за извличане на исторически и в реално време данни за NYSE. В момента екипът ни работи в тясно партньорство с клиента, по прилагането на различни методи, с които създават различни видове feature вектори  и работа с Keras, за предсказване на MTD / YTD цените, базирайки се на предходни периоди.

Статус: Завършен с продължаваща разработка.
“They are good with big data, really good. Trust their advice. They’re knowledgeable and can create a product better than you imagined.”

A. Bahtev, CEO, MNDB
Уеб платформа за обмен на туристически резервации
Предизвикателството: Изграждане на вторичен пазар за туристически резервации, базиран върху модела на eBay за полети и почивки.

Екипът: PHP, Python, Vanilla JS, DevOps

Решението: Разработката включва структура на множество роли и разрешения, одобрения на плащания и обмен на постоянно променяща се инфорвмация. Задачата изискваше опитен екип от разработчици, които ние осигурхме на клиента. Освен за  front-end и back-end разработката, подсигурихме подкрепа и с UX консултации на всяка стъка.

Статус: Успешно завършен с продължаващо развитие и поддръжка.
Childish създадоха много по-добър уебсайт от този, който имахме и използвахме преди. Изказаха полезни препоръки за промени и помислиха върху всеки детайл и как се вписва в голямата картина. Техният екип показа отлично управление на продукта.

Г. Ставрева, CEO, SpareFare.net
Разработка на платформа за онлайн залагания
Предизвикателството: Tipster базирана платформа за залагания с множество APIs

Екипът: Python, DevOps. PM

Решението: Задачата е създаване на комплексна платформа свързана с множество други информационни потоци през множество APIs. Поради своята сложност някои потенциални екипи вече бяха отказали работата по проекта, но нашият екип се справи отлично и увери клиента, че процесът ще работи гладко, както и стана. Всичко бе завършено на време и в рамките  на заложения бюджет.

Статус: Успешно завършен проект с продължаващ разработка и поддръжка.
Childish са надежден партньор, комуникацията с тях е гладка и гарантира, че всички наши изисквания са разбрани. Участието и способността им да работят безпробмлено са ключови черти на екипа. Придържаха се към първоначалния ни бюджет и направихме само няколко промени, които не бяха включени в оригиналния проект.

И. Антонов, Sportalaxy.com
SaaS Компютъризирана система за управление на поддръжката
Предизвикателството: Задачата е да се разработи решение за управление на задачи в производствени компании, комбинирано с извличане на данни от производствени машини чрез сензори и PLC.

Екипът: 4 Python разработчици, 3 Angular разработчици, QA, DevOPs (AWS) и PM

Решението: Решението бе успешно разработено до MVP фаза и продължи до включване на computer vision, комбиниращо задачи, процедури и регистри за четене от PLC контролери. В момента се използва интеграция на Python OpenCV & YOLO object detector от IP камера поток, за да се извличат движенията на работници около определени интдустриални зони. Първо събираме данни, за да извършим контролирано обучение на по-късни етапи.

Статус: Основните модули са завършени и работим по допълнителни подобрения. Към момента софтуерът се интегрира в 3 производствени продукта в България.
“Познаваме екипа от преди да създадат Childish и именно затова решихме да им поверим нашите ключови производствени машини ”.

инж. И. Иванов, Plant manager, Раковски 
Образователна платформа за деца
Предизвикателството: Изграждане на платформа с вълнуващ UX за децата и сложен back-end с множество потребители. Децата играят игри с въпроси и отговори върху книги, които са прочели и се състезават едни с други.

Екипът: Python, DevOps. PM, UX

Решението:  Платформата е създадена в рамките на кратки срокове и работи гладко. В пиковите моменти по време на състезание имаше около 100 000 активни потребители и сайтът се справи успешно.   

Статус: От създаването си през 2018 г., разработихме множество подобрения и нови модули, мобилно приложение и клиентите са повече от доволни и благодарни, че сме техни партньори.
"Изработиха всичко, което искахме, работиха чисто и ефективно, без грешки. Те са изключителни професионалисти, чудесни хора и партньори."

Искра Джанабетска, съосновател, Knigovishte.bg
Този сайт използва "бисквитки". Оставайки на него, Вие се съгласявате с това. Приемам