Предоставляем группы экспертных специалистов ML, соответствующих Вашей индивидуальной технологической задаче, готовые присоединиться к вашему программному проекту и процессу разработки.
Mirrar – подразделение компании kt.team, разрабатывающее продукты в области Machine Learning, Machine Vision, Augmented Reality & Data Science.

Собственным продуктом является одноименный сервис Mirrar.ru. Накопленная экспертиза и компетенции позволяют предоставлять услуги по работе с big data сторонним заказчикам вне зависимости от географии присутствия.

Технологии: Python, GO, C++, C#, Java, JavaScript Framework, R, Scala, Xamarin, Hybris, .Net, PHP, Node.js, iOS, Android, RoR, Embedded.
Почему нас выбирают:
-разумная цена и гибкие формы сотрудничества;
-стабильные команды и прямое общение;
-сертифицированные специалисты (Ethical Hacker, A+, Network+);
-отсутствие затрат на адаптацию новых сотрудников;
-полная прозрачность с ежедневными отчетами;
-адаптируемость к бизнес-процессам заказчика;
-быстрая масштабируемость и замена ресурсов;
-глубокая вовлеченность в задачу.

Разработчики в области data science, машинного обучения и машинного зрения
Кто из грандов с нами работает:
IKEA, Nike, Saint-Gobain, Norgau
Кто мы
Наш подход к работе
-нехватка внутренних ресурсов;
-потребность в высококвалифицированных специалистах в оперативном режиме;
-нет времени/желания/ресурсов обучать/нанимать/содержать собственную команду;
-необходимость индивидуальных решений под задачу.
Ключевой вопрос по организации разработки
Работа в команде
Тест-драйв
Прозрачно и ответственно
Масштабируемость
Наши разработчики становятся частью команды заказчика, развивая тесную связь и бесперебойную работу между обеими командами.
Наши разработчики готовы давать интервью, ежедневно общаться с Вашей командой и прыгнув в самолет прибыть в Ваш офис по запросу.

Если вы не уверены, что удаленная работа будет эффективной, мы можем предоставить вам возможность воспользоваться нашими услугами в тестовом режиме.
Наш тест-драйв работает на основе доверия: в течение 10 дней мы предоставляем Вам необходимые ресурсы. После окончания тестового периода Вы можете оценить результат. Если Вы будете не удовлетворены работой, то можете отказаться от оплаты.
Когда мы предоставляем заказчику запрошенные ресурсы, это не означает, что мы снимаем с себя всю ответственность за команду и предоставленный код.
Чтобы сделать рабочий процесс простым и прозрачным для нашего клиента, у нас есть внутренние проверки, чтобы получить отчет о действиях, выполненных разработчиками, и предоставить нашим клиентам актуальную информацию о состоянии и проблемах проекта.
Вы можете расширить или уменьшить команду, когда это необходимо. Если у вас большой проект с острыми сроками и у вас нет времени на поиск дополнительных ресурсов, вы можете расширить свою команду с помощью наших разработчиков. Наша команда добавит скорости вашему проекту и поможет вам уложиться в сроки.
Стоит ли мне самому заниматься разработкой или нанять внешних разработчиков?
Гибкость и адаптируемость
Наши разработчики глубоко вовлечены в ваши процессы и будут работать так же эффективно, как и ваша собственная команда. Мы не остаемся привязанными к одной методологии, а подстраиваемся под вашу: Agile, Scrum или Waterfall - мы подстраиваемся под вашу технологическую среду и правила.
Причины по которым востребован аутсорсинг
Страхование ответственности
В ряде проектов мы устанавливаем страхование ответственности это удовлетворяет требованиям клиентов связанным с защитой от финансовых рисков.
Полный контроль над процессами
Наши разработчики ежедневно отслеживают свою деятельность и предоставляют Заказчику полную информацию о состоянии выполнения конкретных задач. Используются система отчетности отслеживания времени и задач принятая и удобная для Заказчика (JIRA, RedMine, GitHub, iFos или иная).
Контроль качества и гарантийные обязательства
В целях обеспечения высокого качества разработки и тестируемости кода мы используем Flake, SonarQube, Pycodestyle, CheckStyle, PMD, StyleCop и иные инструменты проверки качества кода согласованные с заказчком.
Предоставляем пожизненную гарантию на выполненную работу.
Стандарты безопасности
При выполнении разработки кода мы обеспечиваем соответствие требованиям стандартов безопасности, включая OWASP, PCI-DSS, HIPAA, GDPR, NIST, ISO / IEC 27001 и иным общепринятым правилам безопасного кодирования и непрерывного тестирования безопасности.
Распространенные задачи, которые решают алгоритмы ML
Распределение клиентских заявок по рейтингу
Рекомендательные системы
Выявление аномалий в данных
Пользователи получают рекомендации для покупок на основе решений, принятых ими и похожими группами покупателей. Функция предлагает наиболее подходящие товары, независимо от того, является посетитель известным или анонимным, а магазин дает все более персонализированные рекомендации. Интерфейс становится удобнее, так как больше не приходится прокручивать страницы для поиска новых товаров.
Оценка входящих запросов на e-commerce площадках для их распределения по степени маржинальности и вероятности сделки. Качественные запросы ("горячие лиды") направляются отделу продаж для обработки в первую очередь. На них можно назначить самых опытных менеджеров, чтобы повысить вероятность заключения сделки.
Прогнозирование затратных событий
На основе данных создается график ожидаемых расходов для бизнеса, сопряженного с высоким риском (например, наступление страхового случая, дефолт клиента).
Результаты практических кейсов:
В ритейл-проектах конверсия повышается в 2 раза, если связаться с автором качественной заявки в течение первых 15 минут после заполнения.
Результаты практических кейсов:
Менеджер получает предупреждение о риске повышения расходов и успевает принять более взвешенное решение, а зависимость от пика расходов снижается.
Результаты практических кейсов:
Аномалии выявляются в любых данных. Например, использование ML в банковских системах позволяет вычислять мошенников и эффективнее просчитывать риски, а интеграция с медицинским видеосканером позволяет быстро найти нужные кадры, тем самым снижая вероятность врачебной ошибки и ускоряя работу. Для акваторий прогнозирование аномалий позволяет предупреждать столкновения и затопление кораблей, повышает безопасность перевозок.
Результаты практических кейсов:
Увеличивается средний чек, укрепляется лояльность посетителей, растет число повторных покупок.
Разрабатываемые и внедряемые в информационные системы заказчиков модули machine learning эффективно решают прикладные задачи бизнеса.
Алгоритмы машинного обучения основываются на динамических математических моделях, многократно применяют модель к изменяющимся во времени реальным входным данным и таким образом адаптируют ее. Как следствие, расчеты базируются на самой актуальной информации - в результате, поставленные задачи бизнеса решаются эффективнее.
Свяжитесь для обсуждения Вашей задачи!
*Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Свяжитесь с нами!
It's totally free
Наши контакты
Мы в социальных сетях