Apputvikling
Skreddersydde Android-, iOS- og webapper, med oppmerksomhet på UI, UX, brukerreiser og grensesnittskisser brukt for å avklare stil, flyt og brukervennlighet.
Apper som løser reelle forretningsproblemer.
Utvikling av Android-, iOS- og webapper, med støttende backend-API-er ved behov. Tydelig omfang, direkte kommunikasjon og en levering som forblir under kundens kontroll.
En metodikk som gjør brede ideer og mål om til avklarte prototyper, detaljerte tekniske forslag og produksjonsleveranser uten lock-in.
Kapasiteter
Backend-API-er
Autentisering, integrasjoner, datamodeller, innholdspipelines og støttetjenester som holder produktet helhetlig og appen pålitelig.
Prototyping og teknisk avklaring
Tidlige eksempler, raske prototyper og detaljerte tekniske forslag brukt for å avklare forventninger før implementasjon binder tid og budsjett.
Leveranse og overlevering
Implementasjon med tydelig kommunikasjon, forutsigbare milepæler og en sluttleveranse der kode, tilgang og operativ kontroll forblir hos kunden.
Leverte Prosjekter
Plattform for Språklæring
Kotlin Multiplatform-apper for Android og iOS, en React-webapplikasjon og backend-API-er for historielevering, ordbokoppslag, lydavspilling, fremdriftssporing og offline-nedlastinger. Prosjektet inkluderte også flerspråklige datamodeller, innholdspipelines og synkronisert lyd for leseopplevelsen.
App for Styring av Landbruksmaskiner
Gjenoppbygging av en app for styring av landbruksmaskiner etter reversering av en proprietær Bluetooth-protokoll, slik at avhengigheten til tidligere leverandør kunne fjernes. Arbeidet inkluderte rollebaserte flyter, historisk bruksinnsikt og maskinvareintegrasjon for feltbruk.
Automatisert System for Telemetri-helsesjekk
Kotlin-backend for å samle telemetridata fra eksterne API-er, identifisere inaktive eller feilende enheter og automatisere daglige rapporter. Løsningen erstattet manuell oppfølging og reduserte tilbakevendende operativt arbeid.
App for Overvåking og Styring av Robotikk
Android-app for overvåking og styring av robotikk i landbruk, med skytilkobling for lagring av data og integrasjoner med LiDAR og utdata fra maskinlæringsmodeller for å støtte tryggere autonom navigasjon.
Pipeline for Anomalideteksjon med Maskinlæring
LSTM-basert pipeline for multivariat klassifisering av anomalier i tidsserier, inkludert dataklargjøring, modelltrening og evaluering over mer enn 1 GB med industrielle data.
Utviklingsprosess
01
Forstå
Avklare forretningsproblemet, brukerne, de operative begrensningene og hva som faktisk definerer et godt resultat.
02
Prototyp
Bruke eksempler eller fungerende prototyper for å avklare forventninger tidlig og redusere tvetydighet før dypere implementasjon starter.
03
Spesifiser
Gjøre den valgte retningen om til et skriftlig forslag med omfang, leveranseopplegg, tekniske valg og tydelige grenser.
04
Bygg
Implementere med direkte kommunikasjon, synlig fremdrift og jevnlig avklaring etter hvert som tekniske detaljer blir konkrete.
05
Overlever
Sette produktet i drift med dokumentasjon, kode, tilganger og infrastrukturkontroll overlevert på en ryddig måte, uten unødvendig avhengighet eller lock-in.
Kontakt
For ansettelsessamtaler, anbefalinger eller produktdiskusjoner, starter kontakten her.
E-post
marcus@carr.eng.br