Zostaw swoje dane kontaktowe, a my wyślemy Ci nasz przegląd e-mailem
Wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celu przesyłania spersonalizowanych materiałów marketingowych zgodnie z Regulaminem. Politykę Prywatności. Potwierdzając zgłoszenie, użytkownik wyraża zgodę na otrzymywanie materiałów marketingowych
Dziękuję!

Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.

Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1800+ specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.
O nas
Innowise jest międzynarodową firmą tworzącą oprogramowanie w pełnym cyklu założona w 2007 roku. Jesteśmy zespołem ponad 1600 specjalistów IT tworzących oprogramowanie dla innych profesjonalistów na całym świecie. profesjonalistów na całym świecie.

Rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego


Innowise czerpie z głębokiej wiedzy w zakresie uczenia maszynowego, aby tworzyć najnowocześniejsze rozwiązania programowe automatyzujące procesy, redukujące koszty operacyjne i odkrywające nowe możliwości rozwiązywania problemów. Nasi specjaliści ds. badań i rozwoju, posiadający szeroką wiedzę na temat różnych dziedzin biznesu i technologii ML, pomagają naszym klientom w uzyskiwaniu cennych informacji o rynku oraz zwiększaniu efektywności procesów biznesowych.

Zwiększ swoją działalność dzięki najnowocześniejszym rozwiązaniom z zakresu uczenia maszynowego.

Partnerstwo z Microsoft wyróżnia nas jako zaufanego współpracownika dla firm dążących do wykorzystania sztucznej inteligencji w swoich działaniach na rzecz transformacji cyfrowej.

Dzięki naszemu partnerstwu możemy oferować naszym klientom solidne rozwiązania i narzędzia AI, które są kluczowe do tworzenia inteligentniejszych aplikacji i efektywnego zarządzania danymi. Uznanie ze strony Microsoftu plasuje nas również jako niezawodnego partnera, zdolnego do spełnienia specyficznych wymagań klientów.

Nasze usługi z zakresu uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe
Opracowanie rozwiązania od podstaw jest właściwym posunięciem w przypadku, gdy istnieje zapotrzebowanie na algorytm ML o określonej funkcjonalności. Takie systemy będą idealnie odpowiadać potrzebom i celom użytkowników.
Deep learning
Zainspirowane żywymi istotami przetwarzającymi informacje, algorytmy głębokiego uczenia przynoszą cenne korzyści w szerokim zakresie dziedzin, od tłumaczenia maszynowego i wizji komputerowej po bioinformatykę i projektowanie leków.
Korzystając z zaawansowanych technik analitycznych i nowoczesnych technologii, takich jak uczenie maszynowe, data scientist wyodrębniają wnioski z dużych ilości danych. Pomaga to firmom w planowaniu strategicznym, optymalizacji przepływu pracy, analizie zachowań klientów i podejmowaniu decyzji opartych na danych.
Algorytmy ML z możliwością rozpoznawania obrazów i rozróżniania przedstawionych obiektów mogą zwiększyć wydajność szeregu procesów, od sortowania, tagowania i kategoryzowania zdjęć po wzmocnienie i automatyzację bezpieczeństwa za pomocą CCTV.
Rozpoznawanie mowy
Dzięki uczeniu maszynowemu produkty są w stanie rozpoznawać i rozumieć ludzką mowę, dzięki czemu doświadczenie użytkownika jest bardziej żywe i efektywne dla firmy.
Optymalizacja algorytmu
Optymalizacja algorytmów uczenia maszynowego polega na doskonaleniu ich precyzji. Programiści mogą znacznie zwiększyć efektywność algorytmów ML, rozwijając hiperparametry lub osiągając najlepsze zmienne modelu poprzez trening.
Analityka predykcyjna
Rozwiązania z zakresu analityki predykcyjnej analizują dane historyczne, aby wykorzystać je do identyfikacji zagrożeń i możliwości oraz tworzenia modeli predykcyjnych. Wykorzystanie uczenia maszynowego w tym celu pozwala firmom uzyskać cenny wgląd w wydajność i ryzyko, ułatwiając podejmowanie decyzji w oparciu o dane.
Analiza sentymentu i NLP
Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwiają firmom automatyzację procesów, takich jak analiza mediów społecznościowych lub prowadzenie klienta do celu, zwiększając ogólną efektywność działań sprzedażowych i marketingowych.
Rozwój sieci neuronowych
Korzystając z systemów sieci neuronowych, firmy mogą śledzić wzorce, które nie są rozpoznawane przez tradycyjną analitykę. Funkcja ta zapewnia cenny wgląd w rynek, wzorce zachowań klientów i sposoby ich wykorzystania.
Optyczne rozpoznawanie znaków
Rozwiązania OCR oparte na ML zwiększają efektywność procesów zarządzania dokumentacją, zapewniają, że nie zawierają one błędów, a nawet mogą być wdrażane w celach bezpieczeństwa, aby zapobiec wyciekowi poufnych danych.

Rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego, które tworzymy

Algorytmy uczenia maszynowego mogą być dostosowane do automatyzacji i usprawniania licznych procesów biznesowych. Automatyzacja rutynowych operacji uwalnia czas na zadania wymagające większej uwagi.

Utrzymanie predykcyjne

Wykorzystując analitykę predykcyjną, zrozumienie audiowizualne i inne techniki uczenia maszynowego, Innowise zmniejszy straty finansowe Twojej firmy, dostarczając z wyprzedzeniem informacje o wymaganej konserwacji narzędzi i maszyn.

Wykrywanie oszustw

Aby wykrywać i zapobiegać oszustwom, Innowise uczy rozwiązania uczenia maszynowego na określonych zestawach danych, które uczą algorytmy sprawdzania działań użytkowników zgodnie z określonymi regułami lub wykrywania określonych anomalii występujących w przypadku oszustwa.

Prognozowanie popytu

Innowise wykorzystuje moc uczenia maszynowego do przeprowadzania retrospektywnej analizy danych rynkowych w czasie rzeczywistym, ujawniając sezonowe trendy w popycie, co prowadzi do dokładniejszych prognoz sprzedaży.

Dynamiczne ustalanie cen

Innowise wdraża modele uczenia maszynowego do analizy danych rynkowych dotyczących popytu na poszczególne produkty, umożliwiając firmom automatyczne dostosowywanie cen do aktualnego popytu i bardziej efektywną sprzedaż.

Rozwój chatbota w czasie rzeczywistym

Nasi specjaliści od uczenia maszynowego poprawią doświadczenia klientów, tworząc chatbota symulującego ludzką rozmowę poprzez wdrożenie głębokiego uczenia, przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania mowy (text-to-speech/speech-to-text) i innych narzędzi ML.

Rozwój wirtualnych asystentów

Budując wirtualnego asystenta, tworzymy specjalną więź między Twoimi produktami a użytkownikami za pomocą rozumienia audiowizualnego, głębokiego uczenia się i przetwarzania języka naturalnego. Co więcej, wirtualny asystent może stać się motorem tworzenia ekosystemu produktów.

Analiza zachowań klientów

Poprzez szkolenie algorytmów uczenia maszynowego w celu zrozumienia zachowań klientów, Innowise zapewnia firmom niezbędny wgląd w ich klientów, umożliwiając im segmentację klientów, modelowanie rezygnacji klientów i obniżanie jej wskaźników itp.

Inteligentne systemy rekomendacyjne

Rozwiązania z zakresu głębokiego uczenia i automatyzacji marketingu umożliwią twojej firmie oferowanie użytkownikom aktywów każdego rodzaju z większą precyzją, zwiększając satysfakcję użytkowników i obniżając wskaźniki odpływu.

Rozważasz wdrożenie rozwiązań uczenia maszynowego?

Pozwól Innowise zająć się wszystkim, od odkrycia do wdrożenia.

Platformy, z którymi współpracujemy

Uczenie maszynowe AWS

Amazon oferuje szereg gotowych rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego w ramach swojej platformy. Technologie te obejmują transkrypcję, konwersję tekstu na mowę i przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Ten zestaw narzędzi ułatwia szybkie wdrażanie rozwiązań ML.

Amazon SageMaker Amazon Transcribe & Polly Amazon Comprehend Amazon Rekognition

Uczenie maszynowe Azure

Microsoft Azure został zaprojektowany do obsługi kompleksowego cyklu uczenia maszynowego, od przygotowania danych po debugowanie i śledzenie artefaktów.

Azure Usługi poznawcze Azure Uczenie maszynowe Azure Bot Services Azure Usługi w zakresie sztucznej inteligencji

Uczenie maszynowe Google

Google Cloud jest pełen różnorodnych narzędzi wykorzystywanych na różnych etapach cyklu życia ML, od wdrażania modeli i przygotowywania danych po budowanie zaawansowanych modeli i dostosowywanie rozwiązania do konkretnej dziedziny.

Vertex AI Google Conversational AI Google AI dla dokumentów Sztuczna inteligencja Google dla branż

Uczenie maszynowe dla wszystkich branż

Wzmocnienie procesów za pomocą uczenia maszynowego przyniesie pewne korzyści firmom z dowolnej dziedziny.

obraz
Finanse, bankowość i ubezpieczenia
Zarządzanie ryzykiem Ocena kredytowa Wykrywanie oszustw Rachunkowość predykcyjna Analiza rynku akcji Handel algorytmiczny Finanse obliczeniowe
Finanse, bankowość i ubezpieczenia
obraz
Opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze
Diagnostyka medyczna Prognozowanie ryzyka dla zdrowia Spersonalizowane leczenie Proaktywne zarządzanie zdrowiem Analiza badań medycznych Automatyzacja przepływu pracy
Opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze
obraz
eCommerce i handel detaliczny
Dynamiczne ustalanie cen Silniki rekomendacji Prognozowanie popytu Zarządzanie zapasami Przewidywanie zachowań zakupowych Automatyzacja procesów
eCommerce i handel detaliczny
obraz
Marketing
Analityka międzykanałowa Przewidywanie trendów Nasłuch społecznościowy i analiza nastrojów Segmentacja klientów Inteligentne kierowanie Analiza zachowań konsumentów
Marketing
obraz
Produkcja
Utrzymanie predykcyjne Monitorowanie stanu Kontrola jakości Wizja komputerowa Optymalizacja procesu
Produkcja
obraz
Logistyka i transport
Predykcyjne planowanie zapasów Analiza łańcucha dostaw Planowanie trasy Przewidywanie ruchu Pojazdy autonomiczne
Logistyka i transport
obraz
Bezpieczeństwo
Wykrywanie oszustw Rozpoznawanie twarzy Identyfikacja podejrzanych zachowań Rozpoznawanie przedmiotów zabronionych Ocena ryzyka Filtrowanie wiadomości wędkarskich Ochrona przed złośliwym oprogramowaniem Ochrona przed wyciekiem danych
Bezpieczeństwo
obraz
Energia i usługi komunalne
Optymalizacja podaży i popytu na energię Optymalizacja emisji dwutlenku węgla Inteligentne zarządzanie siecią Analiza i prognozowanie zużycia energii
Energia i usługi komunalne
obraz
Edukacja
Adaptacyjne uczenie się Spersonalizowana nauka Analityka edukacyjna Ocenianie ocen
Edukacja
obraz
Media i rozrywka
Silniki rekomendacji Ukierunkowane miniatury, zwiastuny Automatyczne napisy
Media i rozrywka
Zarządzanie ryzykiem Ocena kredytowa Wykrywanie oszustw Rachunkowość predykcyjna Analiza rynku akcji Handel algorytmiczny Finanse obliczeniowe
Diagnostyka medyczna Prognozowanie ryzyka dla zdrowia Spersonalizowane leczenie Proaktywne zarządzanie zdrowiem Analiza badań medycznych Handel algorytmiczny Automatyzacja przepływu pracy
Dynamiczne ustalanie cen Silniki rekomendacji Prognozowanie popytu Zarządzanie zapasami Przewidywanie zachowań zakupowych Automatyzacja procesów
obraz
Marketing
Analityka międzykanałowa Przewidywanie trendów Nasłuch społecznościowy i analiza nastrojów Segmentacja klientów Inteligentne kierowanie Analiza zachowań konsumentów
Marketing
Utrzymanie predykcyjne Monitorowanie stanu Kontrola jakości Wizja komputerowa Optymalizacja procesu
Predykcyjne planowanie zapasów Analiza łańcucha dostaw Planowanie trasy Przewidywanie ruchu Pojazdy autonomiczne
obraz
Bezpieczeństwo
Wykrywanie oszustw Rozpoznawanie twarzy Identyfikacja podejrzanych zachowań Rozpoznawanie przedmiotów zabronionych Ocena ryzyka Filtrowanie wiadomości wędkarskich Ochrona przed złośliwym oprogramowaniem Ochrona przed wyciekiem danych
Bezpieczeństwo
Optymalizacja podaży i popytu na energię Optymalizacja emisji dwutlenku węgla Inteligentne zarządzanie siecią Analiza i prognozowanie zużycia energii
Adaptacyjne uczenie się Spersonalizowana nauka Analityka edukacyjna Ocenianie ocen
Silniki rekomendacji Ukierunkowane miniatury, zwiastuny Automatyczne napisy

Jak firmy wykorzystują uczenie maszynowe

Big Tech wykorzystuje rozwiązania uczenia maszynowego nie tylko do analizy danych, ale także do ich wykorzystania.

Netflix

Netflix wykorzystuje algorytmy ML wszędzie, od systemu rekomendacji, przez tworzenie niestandardowych miniatur w zależności od gustów konkretnego użytkownika, po wybór optymalnych miejsc do filmowania.

Google

Google wdraża uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję we wszystkich swoich produktach, w tym w wyszukiwarce, App Store, Asystencie Google i Tłumaczu.

Amazon

Amazon wbudowuje rozwiązania ML i AI w rynek i asystenta głosowego Alexa, umożliwiając mu nawet wzywanie służb ratunkowych.

Zwiększ swoją działalność dzięki uczeniu maszynowemu

Automatyzacja rutynowych czynności

Możemy skrócić czas poświęcany na gromadzenie surowych danych, ich analizę i inne rutynowe, czasochłonne zadania, wdrażając algorytmy uczenia maszynowego. Automatyzacja nie tylko zaoszczędzi cenne zasoby - technologie uczenia maszynowego mogą wykrywać anomalie, wzorce i korelacje, podkreślając unikalne i skuteczne spostrzeżenia.

Analiza dowolnych danych

Uczenie maszynowe umożliwia wielowymiarowe przetwarzanie danych. Łącząc różne typy danych i analizując je jako jeden klaster, możemy odkrywać nowe trendy i spostrzeżenia o dużej wartości dla biznesu. Wraz z możliwościami automatyzacji, zdolność do analizowania dowolnego typu danych sprawia, że uczenie maszynowe jest potężnym narzędziem do analizy danych.

Lepsza obsługa klienta

Uwolnij moc uczenia maszynowego, aby zautomatyzować procesy obsługi klienta, zwiększyć ich szybkość i wydajność, jednocześnie zapewniając klientom spersonalizowane doświadczenia. Firmy zwiększają satysfakcję i lojalność klientów, a także zmniejszają wskaźnik rezygnacji, usprawniając procesy obsługi klienta za pomocą rozwiązań uczenia maszynowego.

Poprawa bezpieczeństwa

Wykorzystaj algorytmy uczenia maszynowego jako wyjątkowe, samodoskonalące się narzędzia wzmacniające ochronę Twojej firmy przed złośliwymi działaniami. Rozwiązania ML są zdolne do niemal wszystkiego, od automatyzacji rutynowych zadań po zabezpieczenie fizycznego lub wirtualnego obwodu firmy.

"Uczenie maszynowe to wszechstronne narzędzie, które może służyć dosłownie każdej branży. Jest w stanie wykonywać szeroki zakres zadań, od analizy danych po automatyczne pilotowanie pojazdu. Daje to firmom ogromną przewagę nad konkurentami, którzy ignorują tę technologię. Nasz zespół od lat tworzy różne rozwiązania w zakresie uczenia maszynowego i zdecydowanie wie, jak wdrożyć je w najbardziej efektywny sposób".
img
Pilip Cichanowicz
Kierownik działu Big Data

Innowise to najlepszy wybór

+
lat doświadczenia
Tworzymy światowej klasy rozwiązania dla firm od 2007 roku. Nasze bogate doświadczenie pozwala nam dostarczać najwyższej klasy oprogramowanie spełniające potrzeby klientów w odpowiednim czasie.
+
specjalistów IT
Nasz doświadczony zespół składa się z ponad 1000 doświadczonych technologicznie specjalistów, z których każdy jest wybitnym ekspertem w swojej dziedzinie. Jako profesjonaliści jesteśmy w stanie realizować projekty o dowolnej skali i stosie technologicznym.
75%
starszych lub średnich pracowników
Nasz zespół składa się z 75% programistów wyższego lub średniego szczebla. Dzięki rozległej wiedzy specjalistycznej i dogłębnym spostrzeżeniom dostarczamy najwyższej klasy rozwiązania o imponującej wydajności i szczelnym bezpieczeństwie.
+
przewiduje
Nasze bogate portfolio obejmuje szeroki wachlarz domen technologicznych i biznesowych, w tym FinTech, MedTech, eCommerce i inne branże. Wiemy, jak algorytmy ML mogą usprawnić procesy biznesowe i zwielokrotnić wyniki.

Dostępni inżynierowie uczenia maszynowego do zatrudnienia

Michael P.
available_dev
Starszy specjalista ds. danych 18+ lat doświadczenia
PODSUMOWANIE
Naukowiec ds. danych i inżynier uczenia maszynowego z ponad 18-letnim doświadczeniem w przekształcaniu danych w strategiczne spostrzeżenia i znaczące rozwiązania. Koncentruje się głównie na domenach finansowych, reklamowych i e-commerce.
Poproś o pełne CV
Andrew D.
available_dev
Starszy specjalista ds. danych Ponad 5 lat doświadczenia
PODSUMOWANIE
Strategiczny i dociekliwy programista z ponad 5-letnim doświadczeniem w programowaniu przy użyciu Python, R i C++ oraz opracowywaniu algorytmów nauki o danych i uczenia maszynowego.
Poproś o pełne CV
John K.
available_dev
Starszy specjalista ds. danych Ponad 5 lat doświadczenia
PODSUMOWANIE
Naukowiec ds. danych i inżynier uczenia maszynowego z ponad 5-letnim doświadczeniem w budowaniu, ulepszaniu i utrzymywaniu projektów opartych na danych, aby pomóc w tworzeniu krytycznych rozwiązań trudnych problemów.
Poproś o pełne CV
Wypełnij formularz aby uzyskać szczegółowe CV
Prześlij plik Ważne pliki: jpg, jpeg, png, pdf, doc, docx, xls
  • 123

Całkowity rozmiar załączników nie powinien przekraczać 10 MB.

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise Group będzie przetwarzać dane osobowe użytkownika zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji.

Dziękujemy za zapytanie, nasz specjalista skontaktuje się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

Jak tworzymy rozwiązania uczenia maszynowego

01
Analiza wymagań
Analizujemy zadania, jakie mają wykonywać algorytmy uczenia maszynowego, sugerujemy odpowiednie narzędzia i oceniamy zakres prac.
02
Przygotowanie i przetwarzanie danych
Badamy pozyskane surowe dane i wybieramy wartościowe klastry danych. Następnie wstępnie przetwarzamy wybrany klaster, aby przekształcić go w zbiór danych i podzielić go na trzy obszary: dane do szkolenia, dane do walidacji i dane do testów. Przetwarzanie danych pozwala nam trenować model i dostosowywać jego parametry w celu uzyskania najwyższej wydajności.
03
Inżynieria funkcji
Definiujemy odpowiednie zmienne predykcyjne tworzone i dalej wykorzystywane w modelu predykcyjnym w oparciu o naszą rozległą wiedzę biznesową i dogłębne zrozumienie ich wewnętrznych procesów.
04
Rozwój modelu
Eksperymentując z typami modeli, wyborem funkcji i dostrajaniem parametrów, trenujemy kilka modeli i wybieramy optymalny. Proces ten ułatwia doprowadzenie najlepiej dopasowanego modelu do etapu wdrożenia.
05
Wdrożenie modelu
Wykorzystujemy wybrany model w praktyce, integrując go z Twoim środowiskiem pracy.
06
Strojenie modelu
Po wdrożeniu modelu stale śledzimy wydajność rozwiązania, aby w razie potrzeby szybko je dostosować i ulepszyć.

Utrzymuj swoje algorytmy ML dzięki profesjonalistom

Pozwól naszym wysoko wykwalifikowanym talentom w dziedzinie uczenia maszynowego zająć się Twoim projektem

Koszt wdrożenia uczenia maszynowego

Innowise ma ponad lat doświadczenia w tworzeniu oprogramowania i ponad  udanych projektów o różnej skali i złożoności. Ostateczny koszt każdego projektu zależy od wielu czynników, takich jak:
ikona
Wielkość zespołu
ikona
Poziom członków zespołu
ikona
Model współpracy
ikona
Złożoność projektu
ikona
Czas trwania projektu
ikona
Inne zmienne specyficzne dla projektu
ikona
Wielkość zespołu
ikona
Poziom członków zespołu
ikona
Model współpracy
ikona
Złożoność projektu
ikona
Czas trwania projektu
ikona
Inne zmienne specyficzne dla projektu
Zawsze bierzemy pod uwagę budżet i wymagania klienta, aby świadczyć światowej klasy usługi inżynierii rozwiązań po rozsądnych kosztach.

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)

Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji prezentujący obszar nauki o algorytmach komputerowych, koncentrujący się na analizowaniu i interpretowaniu wzorców w danych w celu ułatwienia przewidywania i podejmowania uzasadnionych decyzji.

Korzystając z przykładowych danych, rozwiązania ML budują, analizują i porównują modele matematyczne, dając możliwość szybkiego, świadomego i bardzo dokładnego przewidywania możliwych wyników. Algorytmy te nie tylko analizują napływające dane, ale rozumieją je i wykorzystują, ułatwiając systemowi ciągłe samodoskonalenie. Wykorzystanie nieograniczonego potencjału rozwiązań ML jest podstawą sukcesu nowoczesnych branż.

Uczenie maszynowe wspiera podejmowanie decyzji w oparciu o dane, zapewniając firmom cenny wgląd we wzorce i sposoby optymalizacji procesu produkcji, aby nadążyć za tempem rozwoju wyznaczanym przez rynek, klientów i konkurencję.

Podczas gdy sztuczna inteligencja wchodzi w interakcję ze środowiskiem, aby uczyć się i podejmować działania maksymalizujące szansę na pomyślne osiągnięcie celów, ML uczy się i przewiduje poprzez bierną obserwację.

Wszystkie branże są napędzane przez dane. Ponieważ głównym celem uczenia maszynowego jest analiza danych i tworzenie na ich podstawie prognoz, ML będzie korzystne w każdej dziedzinie.

Skontaktuj się z nami!

Zadzwoń lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

    Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.
    Nagraj wiadomość głosową na temat
    projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć
    W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty
    Prześlij plik

    Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

    Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

    Co będzie dalej?

    1

    Po otrzymaniu i przetworzeniu wniosku skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać potrzeby projektu i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

    2

    Po przeanalizowaniu Twoich potrzeb i oczekiwań, nasz zespół opracuje propozycję projektu z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i szacunkowymi kosztami.

    3

    Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

    4

    Na koniec podpiszemy umowę i od razu rozpoczniemy pracę nad projektem.

    Спасибо!

    Cобщение отправлено.
    Мы обработаем ваш запрос и свяжемся с вами в кратчайшие сроки.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana.
    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    Dziękuję!

    Wiadomość została wysłana. 

    Przetworzymy Twoją prośbę i skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

    strzałka