Rok projektów: co zbudowaliśmy w latach 2022–2023

Latem zrobiliśmy coś, na co software house rzadko znajduje czas: przejrzeliśmy nasze projekty i je opisaliśmy. Dział realizacji na tej stronie opisuje teraz dziesiątki projektów, niektóre sprzed wielu lat. Ten wpis dotyczy tylko ostatnich dwóch lat, 2022 i 2023, i pracy, która naprawdę leżała na biurkach naszych zespołów w Lublinie i Grazu.

Jak zawsze opisujemy klientów przez branżę i rodzaj rozwiązania, a nie z nazwy. Jeśli istnieje opis realizacji, podajemy do niego link.

Urządzenia podłączone do sieci i sprzęt wokół nich

Od urządzeń podłączonych do sieci EMBIQ się zaczęło i w latach 2022–2023 wciąż były w centrum naszej pracy.

• Dla start-upu, który buduje urządzenia z czujnikami dla infrastruktury drogowej, od 2021 roku tworzymy elektronikę, firmware i oprogramowanie: od pierwszego demonstratora z kamerą AI, przez warianty do liczenia, pomiaru czasu i śledzenia, po wersję na roboty drogowe (opis realizacji).
• Dla firmy z branży tartacznej zbudowaliśmy oprogramowanie, które przetwarza dane z czujników i wylicza optymalny sposób cięcia deski, żeby ograniczyć straty. Rozwijamy je dalej w ramach umowy ramowej.
• Dla firmy z technologiami dla gospodarki odpadami kontynuowaliśmy prace nad aplikacją na Androida do segregacji odpadów w projektach smart city.

Wspólne dla tych projektów jest to, że sprawdzają się dopiero w terenie. Urządzenie, które działa na biurku, na budowie albo w domu klienta może zachowywać się zupełnie inaczej, dlatego testy w realnych warunkach planujemy już od pierwszej wyceny.

Oprogramowanie dla producentów chipów i firm elektronicznych

Mniej widoczna, ale ważna część naszej pracy to oprogramowanie, które pomaga firmom półprzewodnikowym i elektronicznym rozwijać, testować i prezentować ich produkty.

• Narzędzie, które automatyzuje testy i zapewnienie jakości rozwiązań bezprzewodowych, także oprogramowania niskopoziomowego (opis realizacji).
• Oprogramowanie do konfiguracji, kalibracji, debugowania i testowania chipsetu do aktywnej redukcji szumów (opis realizacji).

Użytkownikami takiego oprogramowania są inżynierowie, a oni są wymagający. Dobre narzędzie musi niezawodnie komunikować się ze sprzętem, wszystko logować i przy tym być na tyle proste, żeby dało się go używać przy stanowisku laboratoryjnym pod presją czasu.

Platformy webowe i mobilne, projektowanie i QA

• Platforma streamingowa dla kibiców sportu na urządzenia mobilne i telewizory smart, którą rozwijamy od jesieni 2022 roku (opis realizacji).
• Długoterminowe utrzymanie i rozwój portalu z mieszkaniami dla studentów, w tym utrzymanie jego działania przy dużym obciążeniu, gdy wielu użytkowników łączy się naraz (opis realizacji).
• Frontend i integracja smart kontraktów dla platformy inwestycji w nieruchomości opartej na kryptowalutach (opis realizacji).
• Projekt interfejsu i doświadczeń użytkownika (UI/UX) dla narzędzia do analizy sentymentu opartego na AI (opis realizacji).
• Wsparcie QA dla klienta z technologiami dla handlu, który integruje zdalne urządzenia w całej Europie (opis realizacji).

Nasi inżynierowie w zespołach innych firm

Dużą część naszej pracy w latach 2022–2023 stanowiło wzmacnianie zespołów. Nasi programiści, testerzy i kierownicy projektów dołączali do zespołów innych software house’ów i firm produktowych, w Polsce i w innych krajach Europy, często na wiele miesięcy. Ten model dobrze działa, gdy klient ma już mocny zespół i szybko potrzebuje konkretnych umiejętności, bez długiej rekrutacji.

Taka praca pokazała nam, ile wysiłku wymaga dopasowanie: znalezienie właściwej osoby do zapytania i właściwego zapytania dla osoby, która właśnie skończyła projekt. Ta obserwacja doprowadziła wprost do naszego pierwszego eksperymentu z AI.

Nasz pierwszy prototyp oparty na dużych modelach językowych

W tym roku zbudowaliśmy prototyp, który za pomocą modeli OpenAI pracuje na zanonimizowanych profilach zawodowych programistów i dopasowuje je do wymagań projektów szukających ludzi (opis realizacji). W marcu przedstawiliśmy pomysł giełdy specjalistów wspieranej przez AI w Science Park Graz. Dziś używamy AI wewnętrznie, gdy dopasowujemy kandydatów do nowych zapytań, a nasi inżynierowie na co dzień korzystają z asystentów AI przy debugowaniu, generowaniu kodu i code review, a także przy projektowaniu, analizie i testach.

W osobnym prototypie wykorzystaliśmy modelowanie AI do analizy danych geolokalizacyjnych o pojazdach i przejazdach i pokazaliśmy je na pulpicie analitycznym (opis realizacji).

Na razie podchodzimy do tego pragmatycznie. Model językowy traktujemy jako jeden z elementów systemu, z jasno określonymi danymi wejściowymi i wyjściowymi, i bardzo uważamy na to, jakie dane opuszczają środowisko klienta – dlatego profile w naszym prototypie są zanonimizowane. UE wciąż negocjuje AI Act, więc śledzimy też, jak będą wyglądać zasady dla systemów AI, gdy zostaną uzgodnione.

Co mówi nam ta lista

Patrząc na cały ten okres, widać trzy rzeczy. Większość projektów łączy kilka dziedzin: urządzenie, aplikację i backend albo projektowanie, a po nim wytwarzanie i QA. Długie relacje znaczą więcej niż jednorazowe projekty – wiele z opisanych wyżej trwa od lat. A AI zaczyna się pojawiać jako narzędzie wewnątrz zwyczajnych poza tym systemów i procesów, a nie jako osobna kategoria.

Wszystkie projekty znajdziesz w naszych realizacjach. Jeśli któryś przypomina problem, nad którym pracujesz, napisz do nas – chętnie go omówimy.