Что можно реализовать в Data Science и Machine Learning? Мы показали, как наши ML-проекты работают уже сейчас в промышленности, логистике и ритейле.

За восемь лет мы успешно реализовали более 30 проектов в области анализа данных и машинного обучения. Делимся некоторыми кейсами, которые дадут вам представление о применении этих методов в своих IT-продуктах.

💼 Обеспечиваем полный цикл разработки, работаем с вашим железом. Есть опыт в обширном списке отраслей — промышленность, финтех, сельское хозяйство, ритейл, медицина, реклама и маркетинг, а также логистика.

🔥 Наши основные специализации: Computer Vision, анализ временных рядов, работа с табличными данными, создание LLM-моделей и рекомендательных систем.

🎯 Реализуем вашу идею:
https://s.simbirsoft.com/qrG9

Тестирование программного обеспечения и продуктов — неотъемлемая часть разработки. Однако некоторые компании нередко хотят сэкономить на этом этапе, надеясь выпустить готовый продукт достаточно быстро. В результате возникают серьезные проблемы и фейлы, которые наносят ущерб как пользователю, так и репутации компании.

Привет! На связи Роман, QA-специалист, и в статье расскажу про три громких случая, когда компании сэкономили на тестировании и столкнулись с последствиями. А также дам рекомендации, как не допустить подобных ошибок при разработке IT-продукта.

Находить подходящих IT-специалистов, держать высокие темпы найма, кратно расти в условиях дефицита кадров и при этом запустить новую услугу HR-консалтинга — это не идеальный сценарий развития, а реальный пример из опыта компании #SimbirSoft.

В новом выпуске подкаста «Чистый код» эксперты SimbirSoft обсудили, как бизнесу улучшить процессы управления через консалтинг. Разобрались, почему бизнес платит за консультации в сфере HR, как может меняться запрос в процессе, и почему именно продуктовый подход SimbirSoft помогает масштабировать бизнес и справляться с кризисами.

Почему важно тщательно прорабатывать требования к архитектуре до реализации и каких последствий это поможет избежать
— рассказывает Адель, аналитик SimbirSoft

Процесс формирования основных требований к архитектуре будущего продукта очень важен, поскольку включает в себя выявление:

◾️ требований к функциональности системы
◾️ интереса и ценности для конечного пользователя
◾️ основных компонентов системы и их взаимосвязей
◾️ требуемых ресурсов для развертывания и поддержки

А ещё помогает проанализировать готовые решения для оптимизации затрат на поддержание будущей инфраструктуры. Требования помогают задать команде проекта единый вектор направления. Это особенно важно, когда речь идет о Highload-системах — продуктах с большим количеством пользователей.

С помощью тщательно проработанных требований можно отсечь лишние коммуникации, зафиксировать все аспекты будущего продукта и при необходимости отследить историю и причины изменений требований в дальнейшем.

Что даёт проработка требований к архитектуре:
◾️ понятные цели продукта и его ограничения
◾️ определение структуры и взаимосвязей компонентов будущей системы
◾️ управление изменениями
◾️ устойчивость к будущим изменениям

В статье расскажем про требования к архитектуре Highload-систем, а также как выбрать архитектуру для будущего проекта.

Добавим немного юмора в эти выходные 😀

Разработка IT-продукта обходится владельцам бизнеса недешево. Но если хочется сэкономить, например, на аналитике, есть риск, что где это скажется на качестве продукта 👀

Аналитик SimbirSoft Евгения рассказывает об одном кейсе, когда исключение роли аналитика из проекта привело к трудностям реализации, затягиванию сроков и не только.

Вот исходные данные ↓

К нам обратился заказчик, который решил провести замену стека и дизайна. Критически важным был быстрый time-to-market и на данном этапе новую функциональность внедрять не планировали. Поэтому заказчик решил не привлекать на проект аналитика:
◾️ Была работающая система, функции и данные которой надо перенести,
◾️ Был готовый дизайн от внешнего специалиста, который требовалось «натянуть» поверх переписанной системы.

При этом документация к системе отсутствовала. Вскоре после старта работ начались проблемы. У команды быстро накопилось порядка 30 вопросов, которые фактически приводили к новому ТЗ, перестройке бизнес-логики работы системы и целому ряду работ.

Забегая вперед скажем, что для каждой из выявленных проблем мы подготовили и предложили решения, которые помогли успешно завершить проект.

В статье рассказываем детали кейса, а также даём рекомендации, как поступить в похожих ситуациях.

Умение работать в команде, отзывчивость и реальная помощь в сложных ситуациях — бесценные качества, особенно для партнерства компаний 💪

Так же думает Воронина Полина, менеджер продуктовой команды нашего партнёра Инвитро, с которым #SimbirSoft работает уже более пяти лет над проектами различной сложности.

Мы рады нашей синергии, конструктивному общению и одинаковому взгляду на процесс работы, который используем в проектах. Надеемся, что партнерство #SimbirSoft и Инвитро продлится долго и будет плодотворным, как и сейчас.

Спасибо за наше сотрудничество 🤝

Как понять, что на проекте пора внедрять ИИ-инструменты
— рассказывает Даниил, руководитель проектов

Чтобы понять, нужен ли искусственный интеллект, взвесьте все «за» и «против», проанализируйте сферы, где ИИ проявляет себя лучше всего, и только после этого начинайте внедрять инструменты.

На что советую обратить внимание?

🔹 Соотношение затрат и экономии ресурсов от внедрения ИИ-инструментов.
Использование различных инструментов и целого набора алгоритмов, как правило, стоит денег. Тщательно изучите варианты инструментов, их характеристики, возможности и стоимость.

🔹Критичность ошибок.
Если проект не конфиденциален, но ошибки могут привести к финансовым рискам или убыткам, то ИИ-инструмент должен применяться строго под контролем ответственного за результат специалиста.

🔹Безопасность данных.
Если вы работаете с чувствительными данными под жестким NDA, использование облачных ИИ-сервисов вам не подойдет.

​​🔹Наличие в процессах компании сложных арифметических расчетов, логических моделей данных.
Если работа вашей компании связана со сложными расчетами, ИИ поможет собрать данные для первичных расчетов.

По этим критериям можно определить, можно ли вам использовать ИИ для проекта. Но есть ещё ряд признаков, на которые можно ориентироваться для решения данного вопроса.

Итак, если у вас уходит много времени на:

◾ Подготовку и отправку типовых документов
◾ Сбор отзывов и обратной связи потребителей о продукте/услугах
◾ Обмен информацией внутри команды и напоминания о задачах
◾ Формирование отчетности
◾ Сбор маркетинговой статистики

….значит пора задуматься о внедрении технологии ИИ для решения более важных задач 🙂

В этой статье подробно рассказал про виртуальных помощников и инструменты для управления проектами.

Всем привет! 🙂 Подготовили для вас новости и полезные материалы за июль ↓
🔹Делимся результатами опроса и рассказываем, какие проекты оценивать по методу UCP.
🔹Распространяем тепло от встречи на нетворк-конференции SimbirVolga-2024.
🔹Передаем опыт для успешной разработки IT-проекта здесь и здесь.
🔹Рассказываем, как проходит тестирование со SDET-специалистом
🔹Смотрим видео от руководителя направления дизайна Константина о том, для чего нужен UX-аудит и в каком формате закрепить результаты исследования.
🔹Предлагаем узнать, что больше подходит конкретному бизнесу: аутстаф или аутсорс
🔹Хвалимся нашими достижениям в области машинного обучения.
🔹QA-специалист Роман рассказывает про три самых известных в мире фейла, наступивших из-за недостаточного тестирования.
🔹В выпуске подкаста «Чистый код» обсуждаем, как бизнесу улучшить процессы управления, привлекая экспертизу через консалтинг.