Проектная разработка

Финансовая организация

Разработка системы оценки качества клиента

С помощью аналитика данных мы смогли составить обучающие наборы данных и обучить нейросетевую модель. В результате имея входную информацию о клиенте, и передавая её в модель для расчета мы смогли получить коэффициент надежности клиента.

Python, FastAPI, Jupiter Notebook, ML

Производственная медицинская компания

Разработать панель для наблюдения за показателями отдела продаж в виде графиков.

Мы использовали библиотеку с открытым исходным кодом HighChart.js, которая позволила нам гибко создать миниатюры диаграмм, с широкими возможностями детализации данных. Каждая диаграмма интерактивна и позволяет посмотреть более детальную информацию при нажатии диаграмма разворачивается на весь экран.

Django, Python, HighChart.js

Федеральная торговая компания

Создание и сопровождении 60 сайтов региональных филиалов компании

С помощью фреймворка Django на языке Python. Была разработана панель администрирования региональной сети сайтов. Мы назвали это Region CMS (внутреннее название).
С помощью которой можно из шаблона создать необходимое количество сайтов и опубликовать их на хостинге. Управление всем контентом происходит прямо из панели. Мы разработали алгоритм уникализации контента, которые с помощью синонимов слов могут производить рерайт изначальных текстов для каждого из сайтов. В итоге пишем текст статьи 1 раз, и он может размножиться на 60 площадок сохраняя уникальность в пределах 80%, что позволило развивать каждый сайт в части SEO в своем регионе по отдельности.

Django, Python

ИТ-компания

разработать обучающую систему, где разработчики смогли бы получать доступ к техническим заданиям и выполнять их. Система должна автоматически проверять решения и фиксировать результат. Приложение должно работать на настольных компьютерах и мобильных устройствах.

создали веб-приложение с конструктором курсов, справочными материалами и средой выполнения и проверки заданий.
Большую часть специалистов заказчика составляли разработчики 1С, поэтому сначала мы реализовали модули решения задач для платформы 1С по разным направлениям: язык запросов, интеграция через HTTP API, алгоритмическая подготовка, изучение стандартных библиотек.
Также реализовали в приложении гибкую административную часть, чтобы управлять контентом без помощи разработчиков.

Python 3.x, Django, Uvicorn, JavaScript, MonacoEditor, Celery, Django Rest Framework, Docker, PostgreSQL, NGINX.

разработанное нами приложение показало свою эффективность уже на первых этапах тестирования.

Лакокрасочный комбинат

интеграция отдельных учетных систем заказчика с его оборудованием, поддерживающим интеграцию только по определенным протоколам.

написали универсальный сервис на Python. Сервис реализовал в себе весь необходимый функционал для работы с оборудованием и предоставил HTTP-интерфейс, транслирующий вызовы от учетных систем – оборудованию, а результат их обработки – обратно.
Реализовали модель событийной обработки данных от драйвера, чтобы длительные операции в драйвере не вызывали такого же длительного ожидания в системах-получателях и обмен происходил только тогда, когда данные уже готовы.

Python 3.x, Flask, Celery, Redis, PostgreSQL, NGINX, OneScript.

успешная интеграция учетных систем заказчика.

Производитель лекарственных препаратов

разработка системы визуализации данных, загружаемых из «Честного Знака», для их более глубокого и удобного анализа.

реализовали три вида отчетов: остатки, движения и выбытия продукции. Для каждого отчета создали несколько фильтров, некоторые из них дополнили доступными опциями. Например, для поля множественного выбора значения из выпадающего списка есть две опции — В списке/Не в списке.

Python 3.10, Docker, Django 4

заказчик получил полнофункциональное приложение, позволяющее гибко работать с большим набором данных, получая оперативную информацию для анализа и принятия решений.

Производитель лекарственных препаратов

разработка интеграционного модуля для API системы «Честный Знак» МДЛП (Мониторинг движения лекарственных препаратов). Все запросы в API должны шифроваться по ГОСТ Р 34.10-2012.

разработали страницу, где пользователь вводит данные для авторизации и выбирает из списка нужный сертификат. Приложение получает и подписывает ключ аутентификации с помощью плагина и вместе с данными для авторизации отправляет подписанный ключ для получения токена авторизации.

Python, Java Script

реализовали авторизацию с помощью ГОСТ-шифрования в МДЛП и получили возможность для работы с API.