Engineering

С момента основания в 2003 году мы создаём программное обеспечение, разрабатываем алгоритмы, исследуем базовые технологии и обслуживаем системы. Некоторые системы стабильно работают более 20 лет.

Распространение

Начав с разработки и эксплуатации сервисов для японского рынка, мы распространяем приложения по всему миру с 2016 года.

  • Развёртывание на 39 языках и сопровождение переводов
  • Создание и эксплуатация системы публикации в магазинах
  • Внедрение медиации рекламы
  • Измерение и анализ использования

39 языков / платежи в 52 странах и регионах и 36 валютах (с 2016 года)

Базовый стек

Безопасность 2017–

  • Intrusion Detection
  • Audit
  • Key Management (CKMS)

Мобильная дистрибуция 2016–

  • Swift
  • Kotlin
  • Store Operations
  • Localization
  • macOS

Встраиваемые системы и ОС 2008–

  • AOSP
  • Yocto
  • Virtualization
  • Windows

Сети и протоколы 2004–

  • Device Management Protocol
  • Network Performance
  • Wi-Fi Log Analysis
  • Rust

Бизнес- и торговые системы 2004–

  • CMS
  • Database Engineering
  • PHP
  • TypeScript
  • Node.js
  • AWS
  • GCP
  • Cloudflare

Обработка изображений, документов и языка 2003–

  • Full-Text Search
  • Algorithm Design
  • LLM
  • Vision Models
  • Python

Технологические решения

Мы занимаемся мобильной разработкой с 2009 года, поколения iPhone 3GS, и с 2016 года публикуем собственные приложения. Отправной точкой стало то, что сделал возможным iPhone: производительное устройство, помещающееся в одной руке, подключённое к сети и способное доставить сервис в любую точку мира.

То, что мы создаём, возвращается к нам данными об использовании. Технологии и UI/UX можно постоянно оценивать в реальной среде, а собственная дистрибуция даёт масштаб проверки, который отдельные проекты дают редко. Полученный там опыт возвращается и в проектирование за пределами мобильной сферы.

В 2016 году мы сравнили Xamarin, Cordova и React Native на уровне реализации, а Flutter оцениваем с момента публичного выпуска. Сегодня основной путь — нативная реализация на Swift и Kotlin, SwiftUI используется в продакшене начиная с поколения iOS 15.

Работа близко к операционной системе и оборудованию позволяет доводить и измеряемую, и ощущаемую скорость отрисовки и работы камеры, а также использовать новые возможности ОС или библиотеки C/C++, не дожидаясь слоя абстракции. Долгоживущие приложения к тому же не зависят от ломающих изменений на стороне фреймворков.

Device Control

Barcode-Based Device Readout

Показания прибора собираются по трём каналам: BLE, Wi-Fi и штрихкод.

Прибор передаёт измерения по радио и одновременно показывает их штрихкодом на собственном экране. Приложение считывает его камерой и выводит каждое значение вместе со временем считывания.

Все три канала обрабатывает одно приложение, поэтому значения попадают на один и тот же экран, каким бы путём они ни пришли.

  • Swift
  • AVFoundation
  • BLE
  • Wi-Fi
  • Barcode

On-Device AI

On-Device AR Recognition

Объекты в кадре камеры распознаются на устройстве и подписываются в AR-пространстве.

Распознавание выполняется на самом устройстве. Каждая подпись привязана к положению объекта, поэтому текст остаётся при нём при движении камеры.

Названия и их достоверность появляются по мере обнаружения. Ничего не покидает устройство.

  • Swift
  • ARKit
  • On-Device ML