To nie są przykłady typu strona wizytówkowa. To projekty o kształcie systemowym, w których liczą się architektura, automatyzacja, logika backendowa i dyscyplina wdrożeniowa.
filtry
Skorzystaj z filtrów poniżej, aby przejść przez aplikacje webowe, backend, automatyzacje, integracje, AI i wydajność.
Każda karta pokazuje wyzwanie, warstwę technologiczną i drogę do bardziej technicznego case study.
Zbudowano dashboard oparty o workflow z uprawnieniami, raportowaniem i centralną warstwą API.
Wyzwanie
Rozproszone narzędzia, niepewne śledzenie statusów i brak jednego źródła prawdy.
Mniejsze tarcie operacyjne w wielu codziennych workflow
Scentralizowana obsługa zdarzeń i synchronizacja danych dla procesu krytycznego dla przychodów.
Wyzwanie
Dane sprzedażowe były rozproszone, a procesy zależały od ręcznych aktualizacji.
Mniej ręcznych błędów i szybsze operacje sprzedażowe
Poprawiono czasy odpowiedzi API, ustabilizowano wdrożenia i przywrócono zaufanie do wdrożeń.
Wyzwanie
Wąskie gardła w zapytaniach, ryzykowne wdrożenia i dryf architektoniczny po latach rozwoju.
Stabilniejsze wdrożenia i lepsza responsywność aplikacji
Zautomatyzowano ingest, normalizację i review danych zewnętrznych dla szybszych decyzji operacyjnych.
Wyzwanie
Zbieranie danych wymagało zbyt dużo ręcznej pracy i nie miało spójnej kontroli jakości.
Większa przepustowość danych przy mniejszym czasie ręcznego review
Zaprojektowano modelowy workflow GPU do usuwania znaków technicznych, poprawy jakości zdjęć i seryjnego przygotowania assetów.
Wyzwanie
Manualne czyszczenie własnych assetów foto zabierało zbyt dużo czasu i spowalniało publikację materiałów.
Krótszy czas przygotowania materiałów i mniej ręcznego retuszu
Wdrożono pipeline pobierania ogłoszeń, normalizacji treści i wzbogacania rekordów przed zapisaniem ich do systemu wewnętrznego.
Wyzwanie
Ogłoszenia były niespójne, rozproszone i wymagały ręcznego oczyszczania przed dalszym użyciem biznesowym.
Szybsza agregacja danych i mniej ręcznej obróbki treści
Udostępniono kontrolowaną warstwę API dla funkcji AI bez konieczności wysyłania danych do zewnętrznego dostawcy.
Wyzwanie
Zespół potrzebował prostych funkcji AI bez uzależnienia od zewnętrznego API i bez budowy ciężkiej platformy MLOps.
Bezpieczny, szybki dostęp do usług AI we własnym środowisku
Podniesiono istniejący serwis do realnych 95/100 i przygotowano greenfield osiągający 100/100 przy budowie od zera.
Wyzwanie
Obecny serwis był obciążony ciężkim frontendem, słabą semantyką i brakami w renderowaniu pod indeksację.
95/100 na istniejącym serwisie i 100/100 przy nowym wdrożeniu
Agent przejmował proste zgłoszenia, proponował terminy, aktualizował rezerwacje i eskalował tylko trudniejsze przypadki.
Wyzwanie
Recepcja traciła czas na powtarzalne pytania, zmiany terminów i ręczne sprawdzanie dostępności w kilku miejscach.
Mniej ręcznej obsługi i szybsze potwierdzanie rezerwacji