30+
інженерів
6
PhDs у команді
20+
розроблених концепцій щорічно
10+
тематичних досліджень
Медицина
Hi-Tech
Промисловість та будівництво
Мультимедіа
Комунікації
Фінанси
Роздрібна торгівля
Автомобільна промисловість
Нещодавно наші консультанти завершили розробку Nevus — системи швидкої перевірки онконебезпеки родимки по фотографії з використанням смартфона.
Цей прототип базується на:
Рішення нашої команди допомагає виявити ознаки інсульту на ранній стадії. В результаті дослідницької роботи інженерів були створені алгоритми системи, які були розгорнуті у хмарні сховища даних, а також на платформі Apple IOS (працює в автономному режимі).
Додаток фіксує прояви асиметрії обличчя та виділяє ті, що характерні для захворювань. Зокрема технологія дозволяє виявити “падіння куточка рота” та “часткове розгладження лобних зморшок”, що є характерним для початкової стадії розвитку інсульту.
Команда розробила концепцію системи обробки відео на основі AI, що може бути ефективним рішенням для моніторингу трафіку паркінгу та в режимі реального часу надавати звіти про стан наявних вільних місць водіям і співробітникам гаражів через веб- або мобільний додаток.
Також рішення автоматично реєструє та ідентифікує транспортні засоби, що рухаються.
Ми розробили автоматизоване рішення, яке в режимі реального часу допомагає у виявленні шахрайства серед мільйонів транзакцій в день.
Концепція використовує різні типи прогнозної аналітики, отримані шляхом машинного навчання.
Концепція допомагає швидко ідентифікувати токсичні дописи та може бути інтегрована з чат-ботами, формами зворотного зв’язку, форумами тощо.
Ми проаналізували дані соціальних мереж та визначили токсичні слова. Для очищення тексту ми застосували NLTK Snowball Stemmer — для лематизації, пунктуації та видалення стоп-слів тощо, дослідили різні методи побудови функцій, побудували та протестували ефективність різних моделей (LSTM, LR та Naive Bayes).
Команда GlobalLogic розробила мобільне рішення, що дозволяє користувачам не тільки знаходити інформацію про всі продукти в Інтернеті, але й розпізнавати продукт на основі фото чи відео та негайно отримувати документацію про продукт.
Python
C ++
Java
R
Scikit-Learn –
OpenCV –
Tenzorflow –
Keras –
Dlib –
NLTK
Amazon Web Services
Microsoft Azure
Google Cloud Platform
Допомагають підсумовувати та інтерпретувати структуровані дані з внутрішніх систем аналітики на проєктах компанії. Вільно володіють Excel, SQL і внутрішніми системами аналітики.
Займаються проєктуванням внутрішніх сховищ даних, поєднуванням даних із різних систем, а також створенням аналітичних звітів. Для цього вони використовують BI-системи (Oracle, IBM і інші), SQL, інструменти ETL.
Займаються створенням і підтримкою інфраструктури даних, зокрема Big Data. До їх основних задач належать: збирання, зберігання та управління потоками даних у реальному часі. Це IT-фахівці найвищого рівня, обізнані в галузях кластерів серверів, хмарних системах, системах обробки великих даних — Hadoop, Spark та інших.
Виконують інтелектуальний аналіз структурованих і неструктурованих даних. Володіють глибокими знаннями статистики, машинного навчання та просунутими методами предиктивної аналітики для розв’язування ключових бізнес-завдань.
Локальні освітні програми
Обмін досвідом між експертами з різних країн
Загальні освітні заходи
Доступ до пристроїв
Професійні заходи та тренінги
Ділові поїздки у США, Канаду, Німеччину, Індію