Oferta

Python jest trzonem naszych rozwiązań do analizy danych, predykcji awarii, symulacji procesów (piece, reaktory, bioreaktory) i automatyzacji zadań inżynierskich. Korzystamy z bibliotek takich jak pandas, scikit-learn czy Dash.

C# wykorzystujemy w projektach z integracją systemów przemysłowych – do budowy interfejsów desktopowych, aplikacji do akwizycji danych i komunikacji z czujnikami. Świetnie sprawdza się przy lekkich aplikacjach lokalnych.

PostgreSQL to nasza główna baza danych – od zapisu danych z czujników po przechowywanie modeli predykcyjnych. Integruje się świetnie z Pythonem i wspiera JSON.

OracleDB wybieramy do projektów wymagających wysokiej niezawodności i bezpieczeństwa – szczególnie w branży farmaceutycznej i chemicznej.

Dzięki Dockerowi wdrażamy aplikacje lokalnie i w chmurze, zachowując spójność środowisk. Ułatwia skalowanie i automatyzację wdrożeń.

Framework Django wykorzystujemy do budowy aplikacji webowych z systemami logowania, bazami danych i rozbudowanym backendem analitycznym.

Flask świetnie nadaje się do szybkich API, dashboardów i aplikacji prototypowych. Często stosujemy go w rozwiązaniach do automatyzacji laboratoryjnej.

RabbitMQ wykorzystujemy do komunikacji między komponentami w systemach rozproszonych. Pomaga zbierać i rozdzielać dane z czujników w czasie rzeczywistym.

C++ stosujemy tam, gdzie wydajność jest kluczowa – przy symulacjach, sterowaniu i algorytmach czasu rzeczywistego.

HTML jest fundamentem naszych aplikacji webowych. Umożliwia tworzenie interfejsów dla inżynierów i dostęp do narzędzi online.

JavaScript odpowiada za dynamiczne elementy interfejsów, obsługę danych w czasie rzeczywistym i integrację z backendem.

Flutter umożliwia nam tworzenie aplikacji mobilnych działających zarówno na Androidzie, jak i iOS. Stosujemy go do monitoringu i formularzy offline.

Uczenie maszynowe wykorzystujemy do predykcji, optymalizacji i rozpoznawania anomalii. Modele AI wspierają decyzje operatorów i automatyzują procesy.